Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

EndoStyle: narzędzie do transformacji obrazu opartego na sztucznej inteligencji w kolonoskopii (EndoStyle)

25 sierpnia 2025 zaktualizowane przez: Wuerzburg University Hospital

EndoStyle: Ankieta wśród lekarzy na temat transferu stylu obrazu endoskopowego.

Badanie uwzględnia ograniczenia obecnych systemów sztucznej inteligencji w endoskopii przewodu pokarmowego, które zazwyczaj są szkolone na podstawie danych z jednego typu procesora endoskopowego i mają ograniczoną liczbę obrazów opatrzonych komentarzami ekspertów. Celem badaczy jest opracowanie i walidacja EndoStyle, systemu sztucznej inteligencji, który może generować obrazy w stylu różnych procesorów z jednego obrazu referencyjnego. EndoStyle zostanie przetestowany poprzez pokazanie endoskopiście sekwencji kolonoskopii z różnymi typami obrazów w celu ustalenia, czy potrafią rozróżnić obrazy przekształcone przez AI. Sukces usprawniłby szkolenie w zakresie sztucznej inteligencji w różnych konfiguracjach klinicznych.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) w endoskopii przewodu pokarmowego stało się powszechne. Jednakże systemy te są często szkolone wyłącznie na podstawie danych z jednego typu procesora endoskopowego, co ogranicza ich zastosowanie. Ponadto dostępność obrazów opatrzonych adnotacjami przez ekspertów jest ograniczona, co wpływa na zmienność danych, a tym samym na wydajność systemów AI.

Celem tego badania jest opracowanie nowego systemu opartego na sztucznej inteligencji (AI) (EndoStyle) i weryfikacja jego autentyczności za pomocą ankiety wśród lekarzy, która jest w stanie wygenerować wiele obrazów w stylu różnych typów procesorów (w tym Olympus, Pentax i Storz) z jednego obrazu referencyjnego endoskopii.

Hipoteza badaczy jest taka, że ​​system AI jest w stanie skutecznie zmieniać styl obrazu procesorów wideo, przy czym różnice są niezauważalne dla oka endoskopisty.

Metodologia polega na pokazaniu wielu endoskopistom 28 sekwencji kolonoskopii trwających 10 sekund każda. W każdym z nich zostaną pokazane 3 obrazy, które mogą stanowić wszystkie możliwe kombinacje obrazów należących do kontroli pozytywnej, kontroli negatywnej i Endostyle (grupa interwencyjna). Dokonując statystycznego porównania odsetka wybranych obrazów dla każdej grupy, badacze będą w stanie ustalić, czy uczestnicy będą w stanie rozróżnić obrazy przekształcone przez sztuczną inteligencję.

Jeśli wyniki potwierdzą naszą hipotezę, nasz system będzie w stanie wygenerować obrazy, które umożliwią bardziej spersonalizowane szkolenie systemów AI dla każdej konfiguracji klinicznej.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

40

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

  • Niemcy
    • Bavaria
      • Würzburg, Bavaria, Niemcy, 97080
        • University Clinic of Würzburg

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

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Uczestnikami badania będą lekarze posiadający doświadczenie w kolonoskopii.

Opis

Kryteria włączenia:

  • Lekarze z doświadczeniem w kolonoskopii.

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
Pozytywna kontrola
Obraz pokazany uczestnikowi należy do tej samej kolonoskopii, która została pokazana w 10-sekundowej sekwencji wideo.
Kontrola negatywna
Obraz pokazany uczestnikowi należy do tej samej kolonoskopii, która została pokazana w 10-sekundowej sekwencji wideo.
EndoStyle (grupa interwencyjna)
Obraz pokazany uczestnikowi nie należy do 10-sekundowej sekwencji wideo z kolonoskopii, ale został przekształcony za pomocą sztucznej inteligencji w celu symulacji stylu filmu.
Urządzenie: EndoStyle
System EndoStyle jest w stanie przekształcić styl różnych obrazów procesora wideo.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Percepcyjna nierozróżnialność obrazów endoskopowych przekształconych w sztuczną inteligencję
Ramy czasowe: 5 miesięcy
Porównanie dokładności dla każdej grupy badawczej.
5 miesięcy

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Czas potrzebny na identyfikację obrazu
Ramy czasowe: 5 miesięcy
Czas potrzebny na ocenę różnych zadań w zależności od każdej grupy badawczej.
5 miesięcy
Wpływ regularnie używanego procesora
Ramy czasowe: 5 miesięcy
Wpływ regularnie używanego procesora endoskopowego podczas pracy klinicznej na percepcyjną nierozróżnialność obrazów endoskopowych transformowanych AI przy określonych klasach procesorów
5 miesięcy
Wpływ doświadczenia endoskopowego
Ramy czasowe: 5 miesięcy
Wpływ doświadczenia w endoskopii mierzonego liczbą wykonanych kolonoskopii w ciągu całego życia na percepcyjną nierozróżnialność obrazów endoskopowych transformowanych AI
5 miesięcy

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Wuerzburg University Hospital

Śledczy

  • Główny śledczy: Alexander Hann, MD, University Hospital of Würzburg

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)

15 sierpnia 2024

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

22 sierpnia 2025

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

22 sierpnia 2025

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

8 sierpnia 2024

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

13 sierpnia 2024

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

14 sierpnia 2024

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Szacowany)

2 września 2025

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

25 sierpnia 2025

Ostatnia weryfikacja

1 sierpnia 2025

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • AI05

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIEZDECYDOWANY

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 Rak jelita grubego

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Madagascar

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj