- ICH GCP
- Register voor klinische proeven in de VS.
- Klinische proef NCT04136236
Automatische diagnose van vroege oesofageale plaveiselcelneoplasie met behulp van pCLE met AI
20 oktober 2019 bijgewerkt door: Yanqing Li, Shandong University
Automatische diagnose van vroege slokdarmplaveiselcelneoplasie met behulp van op sondes gebaseerde confocale laser-endomicroscopie met kunstmatige intelligentie
Detectie en differentiatie van slokdarmplaveiselcelneoplasie (ESN) zijn van waarde bij het verbeteren van de patiëntresultaten.
Op sonde gebaseerde confocale laser-endomicroscopie (pCLE) kan ESN nauwkeurig diagnosticeren. Dit vereist echter veel ervaring, wat de toepassing van pCLE beperkt.
De onderzoekers ontwierpen een computerondersteund diagnoseprogramma met behulp van een diep neuraal netwerk om automatisch een diagnose te stellen bij pCLE-onderzoek en de prestaties ervan te vergelijken met die van endoscopisten.
Studie Overzicht
Toestand
Onbekend
Interventie / Behandeling
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Verwacht)
60
Contacten en locaties
In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.
Studie Locaties
-
-
Shandong
-
Jinan, Shandong, China, 250001
- Werving
- Qilu Hospital, Shandong University
-
Contact:
- Yanqing Li, PhD,MD
- Telefoonnummer: 053182169385
-
-
Deelname Criteria
Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
18 jaar tot 80 jaar (VOLWASSEN, OUDER_ADULT)
Accepteert gezonde vrijwilligers
Nee
Geslachten die in aanmerking komen voor studie
Allemaal
Bemonsteringsmethode
Niet-waarschijnlijkheidssteekproef
Studie Bevolking
Opeenvolgende patiënten die het pCLE-onderzoek van het bovenste deel van het maagdarmkanaal ondergaan en gescreend zijn en die voldoen aan de geschiktheidscriteria in het Qilu Hospital, Shandong University, zullen worden opgenomen in de studie
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- tussen 18 en 80 jaar oud; akkoord gaan met het geven van schriftelijke geïnformeerde toestemming; vermoedelijke laesie van het slijmvlies van de slokdarm werd gevonden door endoscopie met wit licht.
Uitsluitingscriteria:
- Patiënten onder omstandigheden die ongeschikt zijn voor het uitvoeren van CLE, waaronder coagulopathie, verminderde nier- of leverfunctie, zwangerschap of borstvoeding en bekende allergie voor natriumfluoresceïne; Onvermogen om geïnformeerde toestemming te geven
Studie plan
Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
Interventie / Behandeling |
---|---|
slokdarmmucosale laesies waargenomen door pCLE
pCLE wordt gebruikt om de vermoedelijke laesies te onderscheiden die worden gedetecteerd door endoscopie met wit licht.
|
Wanneer een vermoedelijke slokdarmslijmvlieslaesie wordt waargenomen met behulp van pCLE, zullen endoscopist en AI onafhankelijk een diagnose stellen.
Daarnaast kan de endoscopist de diagnose AI niet zien.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
---|---|---|
De diagnose-efficiëntie van kunstmatige intelligentie
Tijdsspanne: 3 maanden
|
Het primaire resultaat is het testen van de diagnostische nauwkeurigheid, gevoeligheid, specificiteit, PPV, NPV van de kunstmatige intelligentie voor het diagnosticeren van slokdarmslijmvliesaandoeningen bij real-time pCLE-onderzoek.
|
3 maanden
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
---|---|---|
Vergelijk de diagnose-efficiëntie van kunstmatige intelligentie met die van endoscopisten
Tijdsspanne: 1 maand
|
Het secundaire resultaat is het vergelijken van de diagnose-efficiëntie (inclusief diagnostische nauwkeurigheid, gevoeligheid, specificiteit, PPV, NPV voor het diagnosticeren van slokdarmslijmvliesaandoeningen bij real-time pCLE-onderzoek) tussen kunstmatige intelligentie en endoscopisten.
|
1 maand
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
Sponsor
Studie record data
Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.
Bestudeer belangrijke data
Studie start (WERKELIJK)
1 augustus 2019
Primaire voltooiing (VERWACHT)
1 december 2019
Studie voltooiing (VERWACHT)
1 december 2019
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
20 oktober 2019
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
20 oktober 2019
Eerst geplaatst (WERKELIJK)
23 oktober 2019
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (WERKELIJK)
23 oktober 2019
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
20 oktober 2019
Laatst geverifieerd
1 oktober 2019
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- 2019SDU-QILU-66
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Nee
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Nee
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .