내시경 초음파를 기반으로 고형 췌장 병변을 다중 모달, 다중 클래스로 진단하는 인공지능 시스템
2026년 1월 23일 업데이트: Qilu Hospital of Shandong University
내시경 초음파 기반 다중 양식, 다중 클래스 고형 췌장 병변 진단을 위한 인공 지능 시스템
본 연구의 목적은 내시경 초음파(EUS) 검사 중 고형 췌장 병변을 탐지하고 다중 양상, 다중 클래스 진단을 위해 iEUS-SPL(지능형 내시경 초음파 시스템-고형 췌장 병변)이라는 인공 지능 시스템을 검증하는 것입니다.
연구 개요
상세 설명
이는 전향적 코호트 설계를 가진 관찰 연구입니다.
우리는 내시경 초음파 영상, 내시경 초음파 특징, 임상 데이터 및 후향적으로 수집된 EUS를 받은 환자들의 영상 특징을 사용하여 고형 췌장 병변을 다중 양식, 다중 클래스 진단하는 iEUS-SPL이라는 인공 지능 시스템을 개발했습니다.
iEUS-SPL의 고형 췌장 병변 식별에 대한 병변 검출률과 진단 성능은 전향적으로 등록된 사례들에 대한 실시간 EUS 스캐닝 동영상에서 평가될 것입니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
383
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Zhen Li
- 전화번호: 18560086106
- 이메일: qilulizhen@sdu.edu.cn
연구 장소
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Shandong
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Jinan, Shandong, 중국, 250012
- 모병
- Qilu Hospital of Shandong University
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연락하다:
- Zhen Li, doctor
- 전화번호: 18560086106
- 이메일: qilulizhen@sdu.edu.cn
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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
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
EUS를 시행하는 의심되는 고형 췌장 병변을 가진 성인 환자
설명
포함 기준:
- 임상 증상, 병력, 검사실 검사 또는 방사선 검사를 기반으로 고형 췌장 병변으로 의심되어 내시경 초음파 검사가 예정된 18세 이상의 환자로서 연구 참여에 동의하고 동의서에 서명할 수 있는 환자.
- 이전에 췌장 병변 치료를 받은 적이 없는 환자.
제외 기준:
- 내시경 초음파 검사의 절대적 금기증이 있는 환자.
- 임신 또는 수유 중인 환자.
- 교정 불가능한 응고 장애(PTT>50초 또는 INR>1.5) 및/또는 교정 불가능한 혈소판 감소증(혈소판 수<50×10⁹/L).
- 상부 위장관 폐색.
- 다른 흉부 및/또는 복부 장기의 병변으로 인해 췌장에 대한 외과적 치료 또는 해부학적 변형을 받은 환자, 그리고 선천적 해부학적 이상이 있는 환자.
- 담도/췌관 스텐트 삽입을 받은 환자.
- 동의서 서명을 거부하는 환자.
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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EUS를 받는 환자
임상 증상, 병력, 검사실 검사 또는 방사선학적 검사를 바탕으로 고형 췌장 병변이 의심되어 내시경 초음파(EUS)를 예정한 만 18세 이상의 환자는 연구에 참여하는 데 동의하고 서면 동의서에 서명할 수 있어야 합니다.
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iEUS-SPL은 고형 췌장 병변을 자동으로 감지하고, 환자의 내시경 초음파 영상, 내시경 초음파 특징, 임상 데이터 및 영상 특징을 통합하여 병변에 대한 5가지 범주 분류를 수행합니다. 이는 췌장암, 췌장 신경내분비 종양, 고형 유두상 종양, 자가면역성 췌장염 및 만성 췌장염으로 분류됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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고형 췌장 병변에 대한 iEUS-SPL의 정확도
기간: 시술 중
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본 연구의 주요 결과는 고형 췌장 병변(췌장암, 췌장 신경내분비 종양, 고형 유두상 종양, 자가면역 췌장염, 만성 췌장염 포함)을 식별하는 데 있어 iEUS-SPL의 정확성을 평가하는 것입니다.
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시술 중
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고형 췌장 병변에 대한 iEUS-SPL의 민감도
기간: 시술 중
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본 연구의 주요 결과는 고형 췌장 병변(췌장암, 췌장 신경내분비 종양, 고형 유두상 종양, 자가면역 췌장염, 만성 췌장염 포함)을 식별하는 데 있어 iEUS-SPL의 민감도를 평가하는 것입니다.
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시술 중
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고형 췌장 병변에 대한 iEUS-SPL의 특이성
기간: 시술 중
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본 연구의 주요 결과는 iEUS-SPL이 고형 췌장 병변(췌장암, 췌장 신경내분비 종양, 고형 유두상 종양, 자가면역 췌장염, 만성 췌장염 포함)을 식별하는 특이성을 평가하는 것입니다.
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시술 중
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고형 췌장 병변에 대한 iEUS-SPL의 양성 예측도
기간: 시술 중
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본 연구의 주요 결과는 고형 췌장 병변(췌장암, 췌장 신경내분비 종양, 고형 유두상 종양, 자가면역 췌장염, 만성 췌장염 포함)을 식별하는 데 있어 iEUS-SPL의 양성 예측도를 평가하는 것입니다.
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시술 중
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iEUS-SPL이 고형 췌장 병변에 대한 음성 예측값
기간: 시술 중
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이 연구의 주요 결과는 고형 췌장 병변(췌장암, 췌장 신경내분비 종양, 고형 유두상 종양, 자가면역성 췌장염, 만성 췌장염 포함)을 식별하는 데 있어 iEUS-SPL의 음성 예측 가치를 평가하는 것입니다.
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시술 중
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고형 췌장 병변을 검출하는 iEUS-SPL의 병변 검출률
기간: 시술 중
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본 연구의 주요 결과는 고형 췌장 병변(검출된 병변 수를 총 병변 수로 나눈 값으로 정의됨)을 식별하는 데 있어 iEUS-SPL의 병변 검출률을 평가하는 것입니다.
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시술 중
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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iEUS-SPL과 내시경 초음파 전문의의 정확도 비교
기간: 수술 중
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본 연구의 2차 결과는 고형 췌장 병변(췌장암, 췌장 신경내분비 종양, 고형 유두상 종양, 자가면역성 췌장염, 만성 췌장염 포함) 식별에 있어 iEUS-SPL과 서로 다른 수준의 내시경 초음파 검사자 간의 정확도를 비교하는 것입니다.
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수술 중
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iEUS-SPL과 내시경의사의 민감도 비교
기간: 수술 중
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본 연구의 2차 결과는 고형 췌장 병변(췌장암, 췌장 신경내분비 종양, 고형 유두상 종양, 자가면역성 췌장염, 만성 췌장염 포함)을 식별하는 데 있어 iEUS-SPL과 다양한 수준의 내시경 초음파 전문가들 간의 민감도를 비교하는 것입니다.
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수술 중
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iEUS-SPL과 내시경 초음파 의사의 특이성 비교
기간: 시술 중
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본 연구의 2차 결과는 고형 췌장 병변(췌장암, 췌장 신경내분비 종양, 고형 유두상 종양, 자가면역성 췌장염, 만성 췌장염 포함)을 확인하는 데 있어 iEUS-SPL과 다양한 숙련도의 내시경 초음파 전문의들 간의 특이도를 비교하는 것입니다.
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시술 중
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iEUS-SPL과 내시경 전문의의 양성 예측도 비교
기간: 시술 중
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본 연구의 2차 결과는 고형 췌장 병변(췌장암, 췌장 신경내분비 종양, 고형 유두상 종양, 자가면역성 췌장염, 만성 췌장염 포함)을 식별하는 데 있어 iEUS-SPL과 숙련도가 다른 내시경 초음파 의사 간의 양성 예측도를 비교하는 것입니다.
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시술 중
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iEUS-SPL과 내시경 초음파 전문의 간의 음성 예측값 비교
기간: 시술 중
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본 연구의 2차 결과는 고형 췌장 병변(췌장암, 췌장 신경내분비종양, 고형 유두상 종양, 자가면역 췌장염, 만성 췌장염 포함)을 확인하는 데 있어 iEUS-SPL과 다양한 수준의 내시경 초음파 검사 전문가 간 음성 예측도를 비교하는 것이다.
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시술 중
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- Wu HL, Yao LW, Shi HY, Wu LL, Li X, Zhang CX, Chen BR, Zhang J, Tan W, Cui N, Zhou W, Zhang JX, Xiao B, Gong RR, Ding Z, Yu HG. Validation of a real-time biliopancreatic endoscopic ultrasonography analytical device in China: a prospective, single-centre, randomised, controlled trial. Lancet Digit Health. 2023 Nov;5(11):e812-e820. doi: 10.1016/S2589-7500(23)00160-7. Epub 2023 Sep 27.
- Oh CK, Kim T, Cho YK, Cheung DY, Lee BI, Cho YS, Kim JI, Choi MG, Lee HH, Lee S. Convolutional neural network-based object detection model to identify gastrointestinal stromal tumors in endoscopic ultrasound images. J Gastroenterol Hepatol. 2021 Dec;36(12):3387-3394. doi: 10.1111/jgh.15653. Epub 2021 Aug 16.
- Bang JY, Saftoiu A, Udristoiu A, Gruionu L, Codruta Gheorghe E, Gruionu G, Ramesh J, Wilcox CM, Varadarajulu S. Prospective clinical validation of a novel artificial intelligence system for real-time detection of solid pancreatic masses during endoscopic ultrasonography. Endoscopy. 2025 Oct 13. doi: 10.1055/a-2701-6530. Online ahead of print.
- Cui H, Zhao Y, Xiong S, Feng Y, Li P, Lv Y, Chen Q, Wang R, Xie P, Luo Z, Cheng S, Wang W, Li X, Xiong D, Cao X, Bai S, Yang A, Cheng B. Diagnosing Solid Lesions in the Pancreas With Multimodal Artificial Intelligence: A Randomized Crossover Trial. JAMA Netw Open. 2024 Jul 1;7(7):e2422454. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.22454.
- Zhang J, Zhu L, Yao L, Ding X, Chen D, Wu H, Lu Z, Zhou W, Zhang L, An P, Xu B, Tan W, Hu S, Cheng F, Yu H. Deep learning-based pancreas segmentation and station recognition system in EUS: development and validation of a useful training tool (with video). Gastrointest Endosc. 2020 Oct;92(4):874-885.e3. doi: 10.1016/j.gie.2020.04.071. Epub 2020 May 6.
- Dahiya DS, Al-Haddad M, Chandan S, Gangwani MK, Aziz M, Mohan BP, Ramai D, Canakis A, Bapaye J, Sharma N. Artificial Intelligence in Endoscopic Ultrasound for Pancreatic Cancer: Where Are We Now and What Does the Future Entail? J Clin Med. 2022 Dec 16;11(24):7476. doi: 10.3390/jcm11247476.
- Kim YH, Kim GH, Kim KB, Lee MW, Lee BE, Baek DH, Kim DH, Park JC. Application of A Convolutional Neural Network in The Diagnosis of Gastric Mesenchymal Tumors on Endoscopic Ultrasonography Images. J Clin Med. 2020 Sep 29;9(10):3162. doi: 10.3390/jcm9103162.
- Qin X, Zhang M, Zhou C, Ran T, Pan Y, Deng Y, Xie X, Zhang Y, Gong T, Zhang B, Zhang L, Wang Y, Li Q, Wang D, Gao L, Zou D. A deep learning model using hyperspectral image for EUS-FNA cytology diagnosis in pancreatic ductal adenocarcinoma. Cancer Med. 2023 Aug;12(16):17005-17017. doi: 10.1002/cam4.6335. Epub 2023 Jul 17.
- Tian S, Shi H, Chen W, Li S, Han C, Du F, Wang W, Wen H, Lei Y, Deng L, Tang J, Zhang J, Lin J, Shi L, Ning B, Zhao K, Miao J, Wang G, Hou H, Huang X, Kong W, Jin X, Ding Z, Lin R. Artificial intelligence-based diagnosis of standard endoscopic ultrasonography scanning sites in the biliopancreatic system: a multicenter retrospective study. Int J Surg. 2024 Mar 1;110(3):1637-1644. doi: 10.1097/JS9.0000000000000995.
- Oh S, Kim YJ, Park YT, Kim KG. Automatic Pancreatic Cyst Lesion Segmentation on EUS Images Using a Deep-Learning Approach. Sensors (Basel). 2021 Dec 30;22(1):245. doi: 10.3390/s22010245.
- Norton ID, Zheng Y, Wiersema MS, Greenleaf J, Clain JE, Dimagno EP. Neural network analysis of EUS images to differentiate between pancreatic malignancy and pancreatitis. Gastrointest Endosc. 2001 Nov;54(5):625-9. doi: 10.1067/mge.2001.118644.
- Nakamura H, Fukuda M, Matsuda A, Makino N, Kimura H, Ohtaki Y, Nawa Y, Oyama S, Suzuki Y, Kobayashi T, Ishizawa T, Kakizaki Y, Ueno Y. Differentiating localized autoimmune pancreatitis and pancreatic ductal adenocarcinoma using endoscopic ultrasound images with deep learning. DEN Open. 2024 Mar 2;4(1):e344. doi: 10.1002/deo2.344. eCollection 2024 Apr.
- Dhali A, Kipkorir V, Srichawla BS, Kumar H, Rathna RB, Ongidi I, Chaudhry T, Morara G, Nurani K, Cheruto D, Biswas J, Chieng LR, Dhali GK. Artificial intelligence assisted endoscopic ultrasound for detection of pancreatic space-occupying lesion: a systematic review and meta-analysis. Int J Surg. 2023 Dec 1;109(12):4298-4308. doi: 10.1097/JS9.0000000000000717.
- Das A, Nguyen CC, Li F, Li B. Digital image analysis of EUS images accurately differentiates pancreatic cancer from chronic pancreatitis and normal tissue. Gastrointest Endosc. 2008 May;67(6):861-7. doi: 10.1016/j.gie.2007.08.036. Epub 2008 Jan 7.
- Kuwahara T, Hara K, Mizuno N, Haba S, Okuno N, Kuraishi Y, Fumihara D, Yanaidani T, Ishikawa S, Yasuda T, Yamada M, Onishi S, Yamada K, Tanaka T, Tajika M, Niwa Y, Yamaguchi R, Shimizu Y. Artificial intelligence using deep learning analysis of endoscopic ultrasonography images for the differential diagnosis of pancreatic masses. Endoscopy. 2023 Feb;55(2):140-149. doi: 10.1055/a-1873-7920. Epub 2022 Jun 10.
- Tian G, Xu D, He Y, Chai W, Deng Z, Cheng C, Jin X, Wei G, Zhao Q, Jiang T. Deep learning for real-time auxiliary diagnosis of pancreatic cancer in endoscopic ultrasonography. Front Oncol. 2022 Oct 7;12:973652. doi: 10.3389/fonc.2022.973652. eCollection 2022.
- Qin X, Ran T, Chen Y, Zhang Y, Wang D, Zhou C, Zou D. Artificial Intelligence in Endoscopic Ultrasonography-Guided Fine-Needle Aspiration/Biopsy (EUS-FNA/B) for Solid Pancreatic Lesions: Opportunities and Challenges. Diagnostics (Basel). 2023 Sep 26;13(19):3054. doi: 10.3390/diagnostics13193054.
- Goyal H, Sherazi SAA, Gupta S, Perisetti A, Achebe I, Ali A, Tharian B, Thosani N, Sharma NR. Application of artificial intelligence in diagnosis of pancreatic malignancies by endoscopic ultrasound: a systemic review. Therap Adv Gastroenterol. 2022 Apr 29;15:17562848221093873. doi: 10.1177/17562848221093873. eCollection 2022.
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 9월 1일
기본 완료 (추정된)
2028년 6월 30일
연구 완료 (추정된)
2028년 6월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 12월 24일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 1월 23일
처음 게시됨 (실제)
2026년 2월 2일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 2월 2일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 1월 23일
마지막으로 확인됨
2025년 9월 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. .
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