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

De rol van kunstmatige intelligentie bij de endoscopische diagnose van slokdarm-junctioneel adenocarcinoom: een enkelvoudig centrum, case-control, diagnostisch onderzoek

15 november 2023 bijgewerkt door: Qilu Hospital of Shandong University
Dit is een single-center, case-control, diagnostische studie. Het doel van deze studie is om deep learning-methoden te gebruiken om retrospectief de beeldvormingsgegevens van gastro-intestinale endoscopie in het Qilu-ziekenhuis te analyseren en een kunstmatige-intelligentiemodel te construeren op basis van endoscopische beelden voor het detecteren en het bepalen van de diepte van de invasie van adenocarcinoom van de slokdarm-maagjunctie. Deze studie zal ook het gevestigde AI-model vergelijken met de diagnostische resultaten van endoscopisten om de klinische hulpwaarde van het model voor endoscopisten te evalueren. Het onderzoek omvat fasen zoals gegevensverzameling en voorverwerking, kunstmatige intelligentie modelontwikkeling, modeltesten en -evaluatie. De gastroscopie-beelddataset die door dit onderzoeksinstituut is samengesteld, omvat voornamelijk drie vormen van endoscopische beeldvorming: endoscopie met wit licht, endoscopie met optische versterking (OE) en endoscopie met smalbandige beeldvorming (NBI).

Studie Overzicht

Toestand

Nog niet aan het werven

Conditie

Interventie / Behandeling

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

200

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: Miaomiao Ma, Bachelor
  • Telefoonnummer: +8617657686098
  • E-mail: mmiao6098@163.com

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

  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Deze studie omvatte endoscopische beelden van de slokdarm-maagovergang afkomstig van het endoscopiecentrum van het Qilu-ziekenhuis voor training en testen van het model. De onderzoekspopulatie onderging een pathologisch onderzoek en de pathologische resultaten werden gebruikt als de gouden standaard.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Deze studie omvatte endoscopische beelden van patiënten van 18 jaar en ouder die endoscopisch onderzoek of behandeling ondergingen
  • Alle patiënten in de casusgroep moeten pathologisch worden bevestigd als adenocarcinoom van de slokdarm-maagovergang en een patholoog heeft een gestandaardiseerde pathologische evaluatie uitgevoerd van de tumorclassificatie van de laesie, inclusief het algehele uiterlijk, de grootte, het differentiatietype, de infiltratiediepte, aanwezigheid of afwezigheid van lymfatische/vasculaire invasie, status chirurgische marge, etc.
  • De endoscopische beelden van de controlegroeppatiënten moeten worden bevestigd door biopsiepathologie of ten minste twee ervaren endoscopisten (met operatie-ervaring> 5000 gevallen) om gezamenlijk te bevestigen dat ze duidelijke goedaardige manifestaties hebben

Uitsluitingscriteria:

  • De patiënt heeft een voorgeschiedenis van endoscopische behandeling of chirurgie van de slokdarm-maagovergang.
  • Noodzakelijke klinische informatie kan niet worden verstrekt tijdens het onderzoeksproces (leeftijd patiënt, geslacht, laesiekenmerken, endoscopische manifestaties, endoscopische beelden, enz.)
  • Endoscopische beelden van lage kwaliteit, zoals beelden die ernstig zijn aangetast door bloedingen, diafragma, vervaging, onscherpte, artefacten of overmatig slijm na biopsie.

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
Trainingsset
Diagnostische toets: Een intelligent endoscopisch diagnosesysteem ontwikkeld en geverifieerd op basis van deep learning
Deze studie zal het gevestigde AI-model vergelijken met de diagnostische resultaten van endoscopisten om de klinische hulpwaarde van het model voor endoscopisten te evalueren.
Testset
Diagnostische toets: Een intelligent endoscopisch diagnosesysteem ontwikkeld en geverifieerd op basis van deep learning
Deze studie zal het gevestigde AI-model vergelijken met de diagnostische resultaten van endoscopisten om de klinische hulpwaarde van het model voor endoscopisten te evalueren.
Verificatie ingesteld
Diagnostische toets: Een intelligent endoscopisch diagnosesysteem ontwikkeld en geverifieerd op basis van deep learning
Deze studie zal het gevestigde AI-model vergelijken met de diagnostische resultaten van endoscopisten om de klinische hulpwaarde van het model voor endoscopisten te evalueren.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Gevoeligheid
Tijdsspanne: 36 maanden
De onderzoekers berekenden de gevoeligheid van het gevestigde AI-model en vergeleken het met endoscopisten van verschillende niveaus.
36 maanden
Specificiteit
Tijdsspanne: 36 maanden
De onderzoekers berekenden de specificiteit van het gevestigde AI-model en vergeleken het met endoscopisten van verschillende niveaus.
36 maanden
Negatieve voorspellende waarde
Tijdsspanne: 36 maanden
De onderzoekers berekenden de negatief voorspellende waarde van het gevestigde AI-model en vergeleken dat met endoscopisten van verschillende niveaus.
36 maanden
Positieve voorspellende waarde
Tijdsspanne: 36 maanden
De onderzoekers berekenden de positief voorspellende waarde van het gevestigde AI-model en vergeleken dat met endoscopisten van verschillende niveaus.
36 maanden
Nauwkeurigheid
Tijdsspanne: 36 maanden
De onderzoekers berekenden de positieve voorspellende waarde van het gevestigde AI-model en vergeleken het met endoscopisten van verschillende niveaus.
36 maanden

Medewerkers en onderzoekers

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

Sponsor

Qilu Hospital of Shandong University

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 (Geschat)

1 december 2023

Primaire voltooiing (Geschat)

1 april 2025

Studie voltooiing (Geschat)

1 april 2026

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

6 april 2023

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

6 april 2023

Eerst geplaatst (Werkelijk)

19 april 2023

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Geschat)

16 november 2023

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

15 november 2023

Laatst geverifieerd

1 april 2023

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • 2023SDU-QILU-1

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 .

Abonneren