Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Automatisk klassifisering av kolorektale polypper ved bruk av probebasert endomomikroskopi med kunstig intelligens

21. desember 2018 oppdatert av: Yanqing Li, Shandong University
Probebasert konfokal laserendomikroskopi (pCLE) er en endoskopisk teknikk som muliggjør sanntids histologisk evaluering av gastrointestinal slimhinne under pågående endoskopiundersøkelse. Det kan forutsi klassifiseringen av kolorektale polypper nøyaktig. Dette krever imidlertid mye erfaring, noe som begrenser bruken av pCLE. Etterforskerne designet et dataprogram som bruker dype nevrale nettverk for å skille hyperplastikk fra neoplastiske polypper automatisk i pCLE-undersøkelse.

Studieoversikt

Status

Ukjent

Forhold

Intervensjon / Behandling

Studietype

Intervensjonell

Registrering (Forventet)

200

Fase

  • Ikke aktuelt

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

  • Kina
    • Shandong
      • Jinan, Shandong, Kina, 250001
        • Rekruttering
        • Endoscopic unit of Qilu Hospital Shandong University
        • Ta kontakt med:
          • Yanqing Li, PhD,MD

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

18 år til 80 år (Voksen, Eldre voksen)

Tar imot friske frivillige

Ja

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

i alderen 18 til 80 år; godtar å gi skriftlig informert samtykke.

Ekskluderingskriterier:

Pasienter under forhold som ikke er egnet til å utføre CLE, inkludert koagulopati, nedsatt nyre- eller leverfunksjon, graviditet eller amming, og kjent allergi mot fluorescein-natrium; Manglende evne til å gi informert samtykke

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Primært formål: Diagnostisk
  • Tildeling: Randomisert
  • Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
  • Masking: Trippel

Våpen og intervensjoner

Deltakergruppe / Arm
Intervensjon / Behandling
Eksperimentell: AI synlig gruppe
Annen: AI presentasjon
Informasjon om automatisk diagnose av AI er synlig for endoskopisten
Ingen inngripen: AI usynlig gruppe

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Nøyaktigheten av å klassifisere kolorektale polypper ved å bruke sondebasert endomikroskopi med dype nevrale nettverk
Tidsramme: 4 måneder
Det primære resultatet er å teste den diagnostiske nøyaktigheten, sensitiviteten, spesifisiteten, PPV, NPV for den kunstige intelligensen for diagnostisering av kolorektale polypper ved pCLE-undersøkelse i sanntid.
4 måneder

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Sammenlign diagnoseeffektiviteten til kunstig intelligens med endoskopister
Tidsramme: 3 måneder
Det sekundære resultatet er å sammenligne diagnoseeffektiviteten (inkludert diagnostisk nøyaktighet, sensitivitet, spesifisitet, PPV, NPV for diagnostisering av kolorektale polypper på sanntids pCLE-undersøkelse) mellom kunstig intelligens og endoskopister.
3 måneder

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Shandong University

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

1. mai 2018

Primær fullføring (Forventet)

30. januar 2019

Studiet fullført (Forventet)

30. mars 2019

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

21. desember 2018

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

21. desember 2018

Først lagt ut (Faktiske)

26. desember 2018

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

26. desember 2018

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

21. desember 2018

Sist bekreftet

1. september 2018

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • 2018SDU-QILU-8

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere