Sztuczna inteligencja w rozpoznawaniu obrazu pouchoskopii u pacjentów po proktokolektomii odtwórczej (PouchVision)
27 sierpnia 2023 zaktualizowane przez: Theresienkrankenhaus und St. Hedwig-Klinik GmbH
Zastosowanie sztucznej inteligencji w pouchoskopii u pacjentów po proktokolektomii odtwórczej może poprawić diagnostykę zapalenia zbiornika i nowotworów.
Celem tego badania pilotażowego jest opracowanie algorytmu konwolucyjnej sieci neuronowej dla pouchoskopii
Przegląd badań
Status
Zakończony
Warunki
Szczegółowy opis
Proktokolektomia odtwórcza jest standardową procedurą leczenia opornego na leczenie ciężkiego zapalenia jelita grubego w przebiegu nieswoistych zapaleń jelit, a także standardową procedurą profilaktyki raka u pacjentów z nieswoistymi zapaleniami jelit z nowotworem okrężnicy oraz z rodzinną gruczolakowatą polipowatością jelita grubego (FAP).
Pouchoskopię można wykorzystać do monitorowania skuteczności terapii i wykrywania powikłań, takich jak zapalenie zbiornika lub nowotwór.
Programy rozpoznawania obrazu wspomagane sztuczną inteligencją mogą pomóc badaczowi w ustaleniu diagnozy i szkoleniu lekarzy, obiektywizować wyniki badań endoskopowych w kontekście badań i mogą sprawić, że biopsje staną się niepotrzebne, co obniży koszty.
Do tej pory nie wykazano zastosowania sztucznej inteligencji w pouchoskopii.
Celem tego badania jest opracowanie algorytmu rozpoznawania obrazu, który niezawodnie wykrywa różne stopnie zapalenia torebki.
Wymaga to przeszkolenia i dopracowania programu rozpoznawania obrazu PiTorch przy użyciu jak największej ilości danych obrazowych, które będą rekrutowane z baz danych obrazów UMM i Theresienkrankenhaus Mannheim.
Przebieg testowy do oceny statystycznej zostanie przeprowadzony na niezależnej kohorcie.
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Rzeczywisty)
500
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
BW
-
Mannheim, BW, Niemcy, 68165
- Theresienkrankenhaus und St. Hedwigkliniken GmbH
-
-
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
18 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Metoda próbkowania
Próbka prawdopodobieństwa
Badana populacja
U dorosłych pacjentów z nieswoistymi zapaleniami jelit i stanem po proktokolektomii odtwórczej z kieszonką krętniczo-odbytniczą może rozwinąć się zapalenie lub nowotwór w kieszonce.
Opis
Kryteria przyjęcia:
• Wszyscy pacjenci w wieku ≥ 18 lat z nieswoistym zapaleniem jelit i stanem po proktokolektomii odtwórczej z kieszonką krętniczo-odbytniczą, u których wykonano pouchoskopię
Kryteria wyłączenia:
• Bardzo słaba jakość obrazu endoskopowego
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Odtwórcza kolektomia z kieszonką krętniczo-odbytniczą
Pacjenci po kolektomii odtwórczej z kieszonką krętniczo-odbytniczą, u których wykonano kieszonkę w celu wykrycia zapalenia zbiornika lub nowotworu
|
Celem tego badania jest opracowanie algorytmu rozpoznawania obrazu, który niezawodnie wykrywa różne stopnie zapalenia torebki i nowotwory w torbie
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Sztuczna inteligencja kontra endoskopista
Ramy czasowe: Natychmiast po zastosowaniu algorytmu AI lub po ocenie obrazu endoskopowego przez endoskopistę
|
Wykrywanie zapalenia zbiornika przez sztuczną inteligencję a ocena przez endoskopistę w pouchoskopii
|
Natychmiast po zastosowaniu algorytmu AI lub po ocenie obrazu endoskopowego przez endoskopistę
|
|
Sztuczna inteligencja kontra patolog
Ramy czasowe: Natychmiast po zastosowaniu algorytmu AI lub po ocenie obrazu mikroskopowego biopsji torebki przez patologa
|
Wykrywanie zapalenia zbiornika przez sztuczną inteligencję w porównaniu z patologiem w pouchoskopii
|
Natychmiast po zastosowaniu algorytmu AI lub po ocenie obrazu mikroskopowego biopsji torebki przez patologa
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Współpracownicy
Śledczy
- Główny śledczy: Daniel Schmitz, PhD, Theresienkrankenhaus Mannheim, University of Heidelberg
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
1 czerwca 2021
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
1 czerwca 2023
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
1 czerwca 2023
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
21 kwietnia 2021
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
26 kwietnia 2021
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
29 kwietnia 2021
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
29 sierpnia 2023
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
27 sierpnia 2023
Ostatnia weryfikacja
1 sierpnia 2023
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Inne numery identyfikacyjne badania
- PouchVision1.0
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIE
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .
Badania kliniczne na Woreczki, Ileoanal
-
University of North Carolina, Chapel HillEli Lilly and CompanyRekrutacyjnyZapalenie torebki | Torba, Ileal | Woreczki, IleoanalStany Zjednoczone
-
The Cleveland ClinicWycofanePrzetoka | Choroba Crohna | Przetoka odbytu | Torba, Ileal | Woreczki, Ileoanal
-
Universitaire Ziekenhuizen KU LeuvenZakończonyGruczolakowata polipowatość coli | Zapalenie jelita grubego, wrzodziejące | Zbiornik, IleoanalBelgia