Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Klinisch onderzoek naar een nieuw op deep learning gebaseerd systeem voor endoscopische echografie van de alvleesklier

Klinisch onderzoek naar het navigatie- en kwaliteitscontrolesysteem van pancreas-echografie-endoscopie op basis van diep leren

Het doel van deze klinische studie is het ontwikkelen en verifiëren van de ondersteunende rol van het kunstmatige-intelligentiesysteem bij endoscopische scans van de alvleesklier. De belangrijkste vragen die het probeert te beantwoorden zijn de volgende: 1.De vergelijking van de nauwkeurigheid van beeldherkenning tussen het en de echoscopist; 2. Of het kunstmatige-intelligentiesysteem de efficiëntie van de pancreasscanning voor de ultrasone endoscopist kan verbeteren. Deelnemers ondergaan alvleesklier-EUS met of zonder de hulp van het kunstmatige-intelligentiesysteem.

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Gedetailleerde beschrijving

In deze studie zullen in totaal 200 gevallen van pancreas endoscopische echografie video's en afbeeldingen worden verzameld. Allereerst zal een op deep learning gebaseerd artificieel intelligentiesysteem worden opgezet voor de navigatie en kwaliteitscontrole van endoscopische echografie van de pancreas. Ten tweede zal het kunstmatige-intelligentiesysteem worden gebruikt om de locatie en de anatomische structuur van de pancreas-echografie-endoscopie te identificeren, en zullen de resultaten van de stationsherkenning van het kunstmatige-intelligentiesysteem worden vergeleken met de resultaten van de stationsherkenning van de endoscopist. Vergelijk ten slotte de beeldherkenningssnelheid, beeldherkenningsnauwkeurigheid en precisie van endoscopisten met en zonder de hulp van een kunstmatig intelligentiesysteem.

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Verwacht)

200

Fase

  • Niet toepasbaar

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

  • Naam: Xiaoyan Wang, Doctor
  • Telefoonnummer: +8613974889301
  • E-mail: wxy20011@163.com

Studie Contact Back-up

Studie Locaties

    • Hunan
      • Changsha, Hunan, China, 410013
        • Werving
        • The Third Xiangya Hospital of Central South University
        • Contact:

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, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • 1. Leeftijd ≥18 jaar, <80 jaar 2.Patiënten die endoscopische echografie van de alvleesklier nodig hebben; 3. Ga akkoord met deelname aan dit onderzoek en onderteken het formulier voor geïnformeerde toestemming.

Uitsluitingscriteria:

  • Proefpersonen die aan een van de volgende criteria voldoen, kunnen niet worden geselecteerd voor dit onderzoek:

Eerst. De fysieke conditie van de patiënt voldoet niet aan de vereisten van conventionele endoscopische echografie:

  1. Slechte lichamelijke conditie, waaronder hemoglobine ≤8,0 g/dl, ernstige cardiopulmonale insufficiëntie, enz.
  2. Anesthesiebeoordeling mislukt
  3. Zwangerschap of borstvoeding
  4. In de acute fase van chemisch en corrosief letsel is het heel gemakkelijk om perforatie te veroorzaken
  5. Recent acuut coronair syndroom of klinisch onstabiele ischemische hartaanval
  6. Patiënten met hartaandoeningen met rechts-naar-links-shunt, patiënten met ernstige pulmonale hypertensie (pulmonale arteriële druk > 90 mmHg), patiënten met ongecontroleerde systemische hypertensie en patiënten met het ademnoodsyndroom bij volwassenen.

Seconde. Niet akkoord met deelname aan dit onderzoek.

Derde. Er zijn nog andere problemen die niet voldoen aan de eisen van dit onderzoek of die de resultaten van het onderzoek beïnvloeden:

  1. Alvleesklierziekte heeft vooraf een operatie of radiotherapie en chemotherapie ondergaan;
  2. Geestesziekte, drugsverslaving, onvermogen om zich uit te drukken of andere ziekten die de follow-up kunnen beïnvloeden.

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

  • Primair doel: Ander
  • Toewijzing: Gerandomiseerd
  • Interventioneel model: Parallelle opdracht
  • Masker: Dubbele

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Experimenteel: AI-ondersteunde groep
Onderwerpen ondergaan een EUS-onderzoek met behulp van een systeem voor kunstmatige intelligentie (AI).
Patiënten zullen een EUS-onderzoek ondergaan met behulp van een systeem voor kunstmatige intelligentie (AI).
Geen tussenkomst: Niet-ondersteunde groep
Onderwerpen ondergaan EUS-onderzoek zonder de hulp van kunstmatige intelligentie (AI) -systeem.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Nauwkeurigheid
Tijdsspanne: 1 jaar
Het aantal correct geclassificeerde afbeeldingen gedeeld door het totale aantal afbeeldingen.
1 jaar
kruising over unie (IoU)
Tijdsspanne: 1 jaar
Het werd gedefinieerd als het relatieve overlappingsgebied tussen het voorspelde begrenzingskader (A) en het grond-waarheid (B) begrenzingskader.
1 jaar
Precisie
Tijdsspanne: 1 jaar
Wanneer de IoU groter was dan de drempel, was de voorspelling True Positive (TP); wanneer de IoU lager was dan de drempel, was de voorspelling fout-positief (FP). Wanneer het segmentatiegebied van het model gelijk was aan 0, was het fout-negatief (FN). Precisie=TP/(TP+FP)
1 jaar
Herinneren
Tijdsspanne: 1 jaar
Terugroepen=TP/(TP+FN)
1 jaar
Dobbelsteen
Tijdsspanne: 1 jaar
Dobbelstenen=2TP/(2TP+FP+FN)
1 jaar

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Cohen's kappa-coëfficiënt.
Tijdsspanne: 1 jaar
Deze gegevens zijn bedoeld om de overeenkomst tussen het model en de endoscopisten te evalueren.
1 jaar

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

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 december 2022

Primaire voltooiing (Verwacht)

31 december 2023

Studie voltooiing (Verwacht)

31 januari 2024

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

17 maart 2023

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

29 maart 2023

Eerst geplaatst (Werkelijk)

31 maart 2023

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

31 maart 2023

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

29 maart 2023

Laatst geverifieerd

1 maart 2023

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • 2023-EUS-AI-001

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Beschrijving IPD-plan

Sommige gegevens die ten grondslag liggen aan deze proef kunnen niet openbaar worden gedeeld vanwege de bescherming van de privacy van de deelnemer.

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 .

Klinische onderzoeken op Ziekte van de alvleesklier

Klinische onderzoeken op kunstmatige intelligentie systeem

3
Abonneren