- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT03359343
Sistema de diagnóstico assistido por computador baseado em imagem colorida vinculada
11 de janeiro de 2018 atualizado por: Affiliated Hospital to Academy of Military Medical Sciences
Classificação auxiliada por computador de pólipos colorretais usando imagens coloridas vinculadas
A imagem colorida vinculada (LCI), uma nova modalidade de endoscopia, cria imagens claras e brilhantes usando luz laser de banda estreita de comprimento de onda curto.
O LCI pode fazer com que a área vermelha pareça mais vermelha e as áreas brancas pareçam mais brancas.
Assim, pode ser possível distinguir pólipos adenomatosos e não adenomatosos com base na avaliação de cores das imagens LCI.
Este estudo teve como objetivo avaliar a correlação entre os resultados da histologia e as imagens LCI.
Além disso, os pesquisadores conduziram um estudo piloto para explorar o potencial clínico do LCI para distinguir pólipos adenoma e não adenoma e a precisão de um sistema de diagnóstico automático auxiliado por computador usando LCI imagine para prever pólipos histológicos quando comparado a médicos especialistas humanos.
Visão geral do estudo
Status
Desconhecido
Descrição detalhada
Este estudo consiste em uma análise retrospectiva e um estudo piloto.
No estudo retrospectivo, os pesquisadores tentaram descobrir uma correlação entre as imagens LCI e os resultados histológicos para lesões de pólipos.
E uma análise computadorizada das imagens foi conduzida para demonstrar a correlação objetivamente.
Posteriormente, um estudo piloto foi realizado para explorar se a correlação anterior poderia ser facilmente aprendida para distinguir pólipos de adenoma e não adenoma, comparando os resultados do diagnóstico de especialistas da imagem LCI e não especialistas.
Além disso, no estudo piloto, os pesquisadores avaliaram a precisão de um método de diagnóstico histológico automatizado para imagens de pólipos LCI usando o sistema auxiliado por computador quando comparado a médicos especialistas humanos.
Ao longo de toda a pesquisa, os resultados da histologia são considerados padrão-ouro.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Antecipado)
250
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Locais de estudo
-
-
-
Beijing, China, 100071
- Ativo, não recrutando
- Department of Gastroenterology, Affilited Hospital to Academy of Military Medical Sciences
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, China, 100071
- Recrutamento
- Affiliated Hospital to Academy of Military Medical Sciences
-
Contato:
- Yan Liu, Ph.D.
- Número de telefone: 010-66947473
- E-mail: 13911798288@163.com
-
-
Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
16 anos a 80 anos (Filho, Adulto, Adulto mais velho)
Aceita Voluntários Saudáveis
Sim
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Tudo
Método de amostragem
Amostra de Probabilidade
População do estudo
pacientes consecutivos submetidos à colonoscopia
Descrição
Critério de inclusão:
- pelo menos um pólipo encontrado durante o exame de colonoscopia.
Critério de exclusão:
- má qualidade do preparo intestinal que impede a avaliação histológica; ressecção prévia do cólon; doença inflamatória intestinal; polipose adenomatosa familiar; Síndrome de Peutz-Jeghers ou outra síndrome de polipose.
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
|---|
|
especialistas
Neste grupo, dois especialistas distinguem um conjunto de pólipos em imagens LCI como adenoma ou não adenoma.
|
|
não especialistas
Neste grupo, dois não especialistas distinguem o conjunto de pólipos (igual ao grupo dos especialistas) nas imagens LCI como adenoma ou não adenoma.
|
|
Sistema de diagnóstico auxiliado por computador
Neste grupo, um sistema de diagnóstico assistido por computador recém-desenvolvido será usado para distinguir um conjunto de pólipos como adenoma ou não adenoma.
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Precisão LCI
Prazo: 1º de junho de 2018
|
a precisão entre um novo sistema de diagnóstico auxiliado por computador desenvolvido e médicos especialistas humanos para distinguir pólipos de adenoma e pólipos não adenomatosos com base na imagem LCI.
|
1º de junho de 2018
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
a curta curva de aprendizado
Prazo: 1º de junho de 2018
|
a precisão entre especialistas e não especialistas para distinguir pólipos de adenoma e pólipos não adenomatosos com base na imagem LCI foi comparada para explorar se o método LCI tem uma curva de aprendizado mais curta.
|
1º de junho de 2018
|
|
a correlação
Prazo: 1º de junho de 2018
|
a correlação entre a imagem LCI e os resultados histológicos foram explorados retrospectivamente
|
1º de junho de 2018
|
Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Investigadores
- Diretor de estudo: Yan Liu, Department of gastroenterology, Affiliated Hospital to Academy of Military Medical Sciences.
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
Publicações Gerais
- Sun X, Dong T, Bi Y, Min M, Shen W, Xu Y, Liu Y. Linked color imaging application for improving the endoscopic diagnosis accuracy: a pilot study. Sci Rep. 2016 Sep 19;6:33473. doi: 10.1038/srep33473.
- Dohi O, Yagi N, Onozawa Y, Kimura-Tsuchiya R, Majima A, Kitaichi T, Horii Y, Suzuki K, Tomie A, Okayama T, Yoshida N, Kamada K, Katada K, Uchiyama K, Ishikawa T, Takagi T, Handa O, Konishi H, Naito Y, Itoh Y. Linked color imaging improves endoscopic diagnosis of active Helicobacter pylori infection. Endosc Int Open. 2016 Jul;4(7):E800-5. doi: 10.1055/s-0042-109049.
- Fukuda H, Miura Y, Hayashi Y, Takezawa T, Ino Y, Okada M, Osawa H, Lefor AK, Yamamoto H. Linked color imaging technology facilitates early detection of flat gastric cancers. Clin J Gastroenterol. 2015 Dec;8(6):385-9. doi: 10.1007/s12328-015-0612-9. Epub 2015 Nov 11.
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
1 de outubro de 2017
Conclusão Primária (Antecipado)
1 de fevereiro de 2018
Conclusão do estudo (Antecipado)
1 de fevereiro de 2018
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
27 de novembro de 2017
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
27 de novembro de 2017
Primeira postagem (Real)
2 de dezembro de 2017
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
12 de janeiro de 2018
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
11 de janeiro de 2018
Última verificação
1 de janeiro de 2018
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 307-LCI-CAD
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
INDECISO
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .
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