LC-Smart: 복강경 담낭 절제술을 위한 딥 러닝 기반 품질 관리 모델
2024년 12월 11일 업데이트: Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
목표: CVS(안전성 비판적 관점)는 복강경 담낭 절제술(LC) 중 담관 손상을 줄이는 성공적인 기술입니다.
우리는 LC에 대한 딥 러닝 기반 품질 관리 모델을 만들고 하급 외과 의사의 학습 곡선을 줄이는 것을 목표로 하여 수술 중에 외과 의사가 CVS를 의식하는지 여부를 자동으로 평가했습니다. 방법: 공개 데이터 세트(Cholec80, Endoscapes)에서 308개의 LC 비디오를 후향적으로 수집했습니다. ) 및 순얏센 기념병원.
비디오 프레임은 검정색 테두리 클리핑 및 슬라이딩 윈도우와 같은 이진 분류 및 기능 최적화 방법을 사용하여 레이블이 지정되었습니다.
ResNet-50과 EfficientNetV2-S라는 두 가지 신경망을 훈련하고 F1 점수와 정확도를 기반으로 평가했습니다.
또한 온라인 CVS 인식 시스템(LC-Smart)을 구축하고 2개 병원의 171개 필름을 사용하여 테스트한 후 결과를 현지 수석 의사 2명과 비교했습니다.
연구 개요
상태
완전한
정황
연구 유형
관찰
등록 (실제)
308
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, 중국, 510220
- Sun Yat-sen Memorial Hospital，Sun Yat-sen University
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
해당 없음
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
복강경 담낭절제술을 받은 사람
설명
포함 기준:
- 누락된 영상이 없는 완전한 비디오 데이터;
- 복강경 담낭절제술로 확인된 수술 절차;
- 비디오에서 수술 부위의 완전한 가시성;
- 절차가 성공적으로 완료되었습니다.
- 중요한 해부학적 변화가 없음
- 비디오 해상도는 720×560 이상입니다.
제외 기준:
- 상당한 수술 중 유착
- 이전 복부 또는 골반 시술의 병력
- 시술 중 개복 수술로 전환
- 구조적 식별을 모호하게 만드는 심각한 출혈.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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수술 시간
기간: 2023년 11월~2024년 11월
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2023년 11월~2024년 11월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2024년 10월 24일
기본 완료 (실제)
2024년 11월 24일
연구 완료 (실제)
2024년 11월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 12월 9일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 12월 11일
처음 게시됨 (추정된)
2024년 12월 13일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
2024년 12월 13일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 12월 11일
마지막으로 확인됨
2024년 12월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- SYSKY-2024-1015-01
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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