Endoscopia de luz branca assistida por IA para identificar a classificação Kimura-Takemoto de gastrite atrófica
Endoscopia de luz branca assistida por inteligência artificial para identificar a classificação Kimura-Takemoto de gastrite atrófica para obter avaliação de risco de câncer gástrico
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Intervenção / Tratamento
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Inscrição
Contactos e Locais
Contato de estudo
Contato de estudo
- Nome: yanqing Li, MD, PHD
- Número de telefone: 0531182169385
- E-mail: liyanqing@sdu.edu.cn
Locais de estudo
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Shandong
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Shangdong, Shandong, China, 250012
- Recrutamento
- Department of Gastrology, QiLu Hospital, Shandong University
-
Contato:
- yanqing Li, MD, PHD
- Número de telefone: 0531182169385
- E-mail: liyanqing@sdu.edu.cn
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
Pacientes com idade entre 18 e 80 anos submetidos ao exame endoscópico de luz branca Termo de consentimento informado fornecido pelo paciente.
Critério de exclusão:
- pacientes com disfunção cardíaca, cerebral, pulmonar ou renal grave ou psiquiátrica;
- distúrbios que não podem participar da gastroscopia;
- Pacientes com câncer gástrico progressivo;
- imagens de baixa qualidade;
- pacientes com procedimentos cirúrgicos prévios no estômago ou esôfago;
- pacientes que se recusam a assinar o termo de consentimento informado;
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Número de grupos/coortes
Coortes e Intervenções
Grupo / CoorteGrupo / Coorte |
Intervenção / TratamentoIntervenção / Tratamento |
|---|---|
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Gastrite atrófica crônica observada por endoscópio de luz branca
Obtenha imagens do antro gástrico, ângulo gástrico, curvatura menor do corpo gástrico, cárdia, fundo gástrico, curvatura maior do corpo gástrico pelo endoscópio de luz branca
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Os endosopistas e a IA avaliarão a classificação de Kimura-Takemoto de forma independente quando os pacientes forem elegíveis.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Precisão do modelo de IA para diagnosticar a classificação de Kimura-Takemoto
Prazo: 2 anos
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Precisão do modelo de IA para diagnosticar a classificação de Kimura-Takemoto
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2 anos
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Sensibilidade do modelo de IA para diagnosticar a classificação de Kimura-Takemoto
Prazo: 2 anos
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Sensibilidade do modelo de IA para diagnosticar a classificação de Kimura-Takemoto
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2 anos
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Especificidade do modelo de IA para diagnosticar a classificação de Kimura-Takemoto
Prazo: 2 anos
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Especificidade do modelo de IA para diagnosticar a classificação de Kimura-Takemoto
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2 anos
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Medidas de resultados secundários
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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O valor MIOU do modelo AI na segmentação semântica da imagem de atrofia endoscópica
Prazo: 2 anos
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O valor MIOU do modelo AI na segmentação semântica da imagem de atrofia endoscópica
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2 anos
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Colaboradores
Colaboradores
Investigadores
Investigadores
- Cadeira de estudo: yanqing li, MD,PHD, Qilu Hospital, Shandong University
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Estimado)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- 2022SDU-QILU-123
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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