비인두후두내시경에서 해부학적 인식 및 병변 탐지를 위한 AI 시스템: 전향적 연구
2025년 12월 26일 업데이트: Ruijin Hospital
전자 비인두후두내시경 영상을 기반으로 한 해부학적 부위 인식 및 병변 탐지를 위한 인공지능 시스템의 개발 및 검증: 전향적 다기관 연구
인공 지능 보조 시스템은 환자의 비인두후두내시경 영상을 수집하여 훈련되고 검증됩니다.
연구 개요
상세 설명
기존의 비인두후두내시경 검사에서 발생하는 불완전한 시야, 부정확한 식별, 불명확한 영상과 같은 임상적 어려움을 해결하기 위해, 본 연구는 참여 센터에서 비인두후두내시경 검사를 받은 환자들의 비인두후두내시경 영상 및 기초 정보(성별 및 연령 포함)를 후향적으로 수집하여 모델 훈련 및 검증에 활용할 것입니다.
모델 구축에는 딥러닝 알고리즘이 적용될 것입니다.
모델의 최종 임상 성능 평가는 독립적으로 전향적으로 수집된 테스트 코호트를 사용하여 수행될 것입니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
500
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Bin Ye, MD PhD
- 전화번호: +8615216616895
- 이메일: aydyebin@126.com
연구 장소
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Shanghai, 중국
- 모병
- Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
-
연락하다:
- Bin Ye, MD PhD
- 전화번호: +8615216616895
- 이메일: aydyebin@126.com
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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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
연구 요건을 충족하는 비인두후두내시경 검사를 받은 환자들의 영상 자료가 전국 각지의 하위 센터들로부터 수집되었습니다.
설명
포함 기준:
- 나이 ≥ 18세;
- 표준 전자 비인후후두경 검사를 받은 경우;
- 생검 샘플링을 받은 환자는 명확한 병리학적 진단을 가지고 있어야 함;
- 서면 동의서에 서명함.
제외 기준:
- 영상 품질이 불량하고 심한 움직임 아티팩트가 있는 경우;
- 병변 영상이 불명확하고 불완전한 경우.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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모델 훈련 및 검증 코호트
딥러닝 모델은 훈련 데이터 세트를 사용하여 학습되고 내부 검증 세트로 검증됩니다.
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딥러닝 모델은 훈련 데이터셋을 사용하여 학습되고 내부 검증 세트로 테스트됩니다.
전향적 데이터셋은 모델과 의사들의 비교 테스트에 사용됩니다.
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전향적 검사 코호트
환자는 전향적으로 등록되고, 비인두후두경 검사 영상이 수집되며, 영상 데이터는 전향적 테스트 데이터셋을 형성하기 위해 처리된 후, 테스트에 사용됩니다.
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딥러닝 모델은 훈련 데이터셋을 사용하여 학습되고 내부 검증 세트로 테스트됩니다.
전향적 데이터셋은 모델과 의사들의 비교 테스트에 사용됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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병변 검출 성능
기간: 전향적 데이터 수집 완료 후 3개월 이내
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비정상 병변 탐지를 위한 모델의 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(ROC-AUC)
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전향적 데이터 수집 완료 후 3개월 이내
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해부학적 부위 인식 성능
기간: 전향적 데이터 수집 완료 후 3개월 이내
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비인두 및 후두 해부학적 부위를 인식하는 모델의 평균 정밀도(AP)
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전향적 데이터 수집 완료 후 3개월 이내
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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모델과 의사의 진단 성능 비교
기간: 전향적 데이터 수집 완료 후 3개월 이내
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인공지능 모델과 내시경 전문의의 경력에 따른 민감도, 특이도 및 전체 정확도 차이
|
전향적 데이터 수집 완료 후 3개월 이내
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
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)
2025년 12월 12일
기본 완료 (추정된)
2026년 12월 31일
연구 완료 (추정된)
2027년 3월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 12월 26일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2025년 12월 26일
처음 게시됨 (실제)
2026년 1월 8일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 1월 8일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 12월 26일
마지막으로 확인됨
2025년 12월 1일
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .
진단에 대한 임상 시험
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Norwegian Institute of Public HealthStatistics Norway; Society of Interventional Oncology완전한
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Universitätsklinikum Hamburg-EppendorfGerman Research Foundation완전한
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Technical University of Munich알려지지 않은
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Technical University of MunichOlympus완전한
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Universitätsklinikum Hamburg-EppendorfGerman Research Foundation; University Hospital Tuebingen완전한
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Institut de Recherche en Sciences de la Sante,...완전한