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

Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Bowel Preparation Quality Scoring

8. april 2019 oppdatert av: Xiuli Zuo, Shandong University
The purpose of this study is to develop and validate the performance of an artificial intelligence(AI) assisted Boston Bowel preparation Scoring(BBPS) system for evaluation of bowel cleanness, then testify whether this new scoring system can help physicians to improve the quality control parameters of colonoscopy in clinic practice.

Studieoversikt

Detaljert beskrivelse

Colonoscopy is recommended as a routine examination for colorectal cancer screening. Adequate bowel preparation is indispensable to ensure a clear vision of colonic mucosa,complete inspection of all colon segments, and furthermore improves the detection rates of small adenomas. Thus, the adequacy of bowel preparation should be accurately evaluated and documented. However, the accuracy of current bowel preparation quality scales greatly relies on intra-observer and inter-observer consistency for lack of objective measurements. Recently, deep learning based on central neural networks (CNN) has shown multiple potential in computer-aided detection and computer-aided diagnose of gastrointestinal lesions. While, no studies have been conducted to evaluate the performance of deep learning algorithm in bowel preparation quality scoring. This study aims to train an algorithm to assess bowel preparation quality using the BBPS, and testify whether the engagement of AI can improve the quality control parameters of colonoscopy.

Studietype

Intervensjonell

Registrering (Forventet)

100

Fase

  • Ikke aktuelt

Kontakter og plasseringer

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

Studiesteder

    • Shandong
      • Jinan, Shandong, Kina, 257000
        • Qilu hosipital

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 70 år (Voksen, Eldre voksen)

Tar imot friske frivillige

Nei

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Beskrivelse

Inclusion Criteria:

• Patients aged 18-70 years undergoing afternoon colonoscopy

Exclusion Criteria:

  • Known or suspected bowel obstruction, stricture or perforation
  • Compromised swallowing reflex or mental status
  • Severe chronic renal failure(creatinine clearance < 30 ml/min)
  • Severe congestive heart failure (New York Heart Association class III or IV)
  • Uncontrolled hypertension (systolic blood pressure > 170 mm Hg, diastolic blood pressure > 100 mm Hg)
  • Dehydration
  • Disturbance of electrolytes
  • Pregnancy or lactation
  • Hemodynamically unstable
  • Unable to give informed consent

Studieplan

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

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Primært formål: Helsetjenesteforskning
  • Tildeling: Randomisert
  • Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
  • Masking: Enkelt

Våpen og intervensjoner

Deltakergruppe / Arm
Intervensjon / Behandling
Eksperimentell: Kunstig intelligens assisterte Scoring Group
Pasienter i denne gruppen går gjennom koloskopi under AI-overvåkingsenheten.
After receiving standard bowel preparation regimen, patients go through colonoscopy under the AI monitoring device. During the withdrawal process, bowel preparation quality is monitored by AI-associated scoring system. Whenever a sub-score below 2 points is detected, endoscopist will be alarmed up to three times to wash and suck the colonic contents. Videos will be recorded and re-evaluated by experts to determine the final BBPS score. The withdrawal time is targeted at least 6min in accordance with colonoscopy quality practice. All detected polyps will be removed and obtained for histological assessment, with the possible exception of diminutive(less than 5mm) rectal polyps.
Aktiv komparator: Konvensjonell menneskelig scoringsgruppe
Pasienter i denne gruppen går gjennom konvensjonell koloskopi uten AI-overvåkingsenhet.
After receiving standard bowel preparation regimen, patients go through conventional colonoscopy without the AI monitoring device. During the withdrawal process, after washing and sucking the colonic contents according to endoscopist's personal experience, bowel preparation quality is evaluated by human. Videos will be recorded and re-evaluated by experts to determine the final BBPS score. The withdrawal time is targeted at least 6min in accordance with colonoscopy quality practice. All detected polyps will be removed and obtained for histological assessment, with the possible exception of diminutive(less than 5mm) rectal polyps.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
The rate of patients achieving adequate bowel preparation in each group.
Tidsramme: 6 months
Bowel preparation quality was measured by BBPS. After fully washing or suctioning of colonic contents, three segments including right colon (containing cecum and ascending colon), transvers colon (containing hepatic and splenic flexures) and left colon (containing descending and sigmoid colon) were individually scored from 0 to 3. Point 0 refers to unprepared colon segment with obscured solid stool making mucosa cannot be seen; Point 1 refers to part of mucosa can be seen, but some areas are covered by staining, residual stool, and/or opaque liquid; Point 2 refers to entire mucosa is well-seen; Point 3 refers to clean colon segment without staining, fecal materials or liquids. A sub-score of each colon segment was used, ranging from minimum 0 to maximum 3. The highest score means the excellent bowel preparation. Adequate bowel preparation was defined as a total BBPS≥6 and sub-BBPS≥2 per segment.
6 months

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Adenoma Detection Rate
Tidsramme: 6 months
The proportion of patients from whom at least one adenoma can be detected.
6 months
Polyp Detection Rate
Tidsramme: 6 months
The proportion of patients from whom at least one polyp can be detected.
6 months

Samarbeidspartnere og etterforskere

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

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)

15. desember 2018

Primær fullføring (Forventet)

15. desember 2019

Studiet fullført (Forventet)

15. april 2020

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

8. april 2019

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

8. april 2019

Først lagt ut (Faktiske)

9. april 2019

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

9. april 2019

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

8. april 2019

Sist bekreftet

1. april 2019

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Andre studie-ID-numre

  • 2019SDU-QILU-G001

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