EndoStyle: 대장내시경을 위한 인공지능 이미지 변환 도구 (EndoStyle)
EndoStyle: 내시경 이미지 스타일 전송에 대한 의사 설문조사.
연구 개요
상세 설명
위장내시경에 인공지능(AI) 활용이 보편화됐다. 그러나 이러한 시스템은 단일 유형의 내시경 프로세서의 데이터로만 교육되는 경우가 많아 적용성이 제한됩니다. 또한 전문가가 주석을 단 이미지의 가용성이 제한되어 있어 데이터 가변성과 그에 따른 AI 시스템의 성능에 영향을 미칩니다.
본 연구의 목적은 새로운 인공지능(AI) 기반 시스템(EndoStyle)을 개발하고 의사들을 대상으로 한 설문 조사를 통해 그 진위 여부를 검증하는 것입니다. 이 시스템은 다양한 프로세서 유형(Olympus 포함, Pentax 및 Storz) 단일 내시경 참조 이미지에서.
조사관의 가설은 AI 시스템이 비디오 프로세서의 이미지 스타일을 성공적으로 변경할 수 있으며 내시경 의사의 눈에는 차이가 눈에 띄지 않는다는 것입니다.
이 방법은 여러 내시경 의사에게 각각 10초 동안 지속되는 28개의 대장내시경 시퀀스를 보여주는 것으로 구성됩니다. 각각에는 양성 대조군, 음성 대조군 및 Endostyle(개입 그룹)에 속하는 이미지의 가능한 모든 조합이 될 수 있는 3개의 이미지가 표시됩니다. 연구자는 각 그룹에 대해 선택된 이미지의 백분율을 통계적으로 비교함으로써 참가자가 AI에 의해 변환된 이미지를 구별할 수 있는지 여부를 확인할 수 있습니다.
결과가 우리의 가설을 확증한다면 우리 시스템은 각 임상 설정에 대해 AI 시스템의 보다 맞춤형 교육을 가능하게 하는 이미지를 생성할 수 있습니다.
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Bavaria
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Würzburg, Bavaria, 독일, 97080
- University Clinic of Würzburg
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 대장내시경 경험이 있는 의사.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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양성 대조군
참가자에게 표시되는 이미지는 10초 비디오 시퀀스에 표시된 것과 동일한 대장 내시경 검사에 속합니다.
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음성 대조군
참가자에게 표시되는 이미지는 10초 비디오 시퀀스에 표시된 것과 동일한 대장 내시경 검사에 속합니다.
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EndoStyle(개입 그룹)
참가자에게 보여지는 이미지는 10초 대장내시경 영상 시퀀스에 속하지 않으며 영상의 스타일을 시뮬레이션하기 위해 AI로 변환되었습니다.
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EndoStyle 시스템은 다양한 비디오 프로세서 이미지의 스타일을 변환할 수 있습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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AI로 변환된 내시경 이미지의 지각적 구별 불가능성
기간: 5개월
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각 연구 그룹의 정확도 비교.
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5개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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이미지 식별에 소요되는 시간
기간: 5개월
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각 스터디 그룹에 따라 다양한 작업을 평가하는 데 소요되는 시간입니다.
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5개월
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정기적으로 사용되는 프로세서의 영향
기간: 5개월
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정의된 프로세서 클래스를 사용하여 AI로 변환된 내시경 이미지의 지각적 구별 불가능성에 대한 임상 작업 중 정기적으로 사용되는 내시경 프로세서의 영향
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5개월
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내시경 경험의 영향
기간: 5개월
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평생 대장내시경 검사를 통해 측정한 내시경 경험이 AI로 변환된 내시경 영상의 지각 구별성에 미치는 영향
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5개월
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Alexander Hann, MD, University hospital of Würzburg
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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