EndoStyle: ferramenta de transformação de imagem de inteligência artificial para colonoscopia (EndoStyle)
EndoStyle: Pesquisa de Médicos sobre Transferência de Estilo de Imagem Endoscópica.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
O uso da inteligência artificial (IA) na endoscopia gastrointestinal tem se difundido. No entanto, estes sistemas são frequentemente treinados apenas com dados de um único tipo de processador de endoscopia, o que limita a sua aplicabilidade. Além disso, a disponibilidade de imagens anotadas por especialistas é limitada, o que afeta a variabilidade dos dados e, portanto, o desempenho dos sistemas de IA.
O objetivo deste estudo é desenvolver um novo sistema baseado em inteligência artificial (IA) (EndoStyle) e validar sua autenticidade por meio de uma pesquisa entre médicos, que seja capaz de gerar múltiplas imagens no estilo de diferentes tipos de processadores (incluindo Olympus, Pentax e Storz) a partir de uma única imagem de referência de endoscopia.
A hipótese dos investigadores é que o sistema de IA é capaz de alterar com sucesso o estilo de imagem dos processadores de vídeo, sendo as diferenças imperceptíveis ao olho do endoscopista.
A metodologia consiste em mostrar a múltiplos endoscopistas 28 sequências de colonoscopia com duração de 10 segundos cada. Em cada uma delas serão mostradas 3 imagens que podem ser todas as combinações possíveis de imagens pertencentes ao controle positivo, controle negativo e Endóstilo (grupo intervenção). Ao realizar uma comparação estatística das porcentagens de imagens selecionadas para cada grupo, os investigadores poderão estabelecer se os participantes conseguem distinguir as imagens transformadas pela IA.
Se os resultados corroborarem nossa hipótese, nosso sistema poderá gerar imagens que permitiriam um treinamento mais customizado de sistemas de IA para cada configuração clínica.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Bavaria
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Würzburg, Bavaria, Alemanha, 97080
- University Clinic of Würzburg
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critérios de inclusão:
- Médicos com experiência em colonoscopia.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Controle positivo
A imagem mostrada ao participante pertence à mesma colonoscopia mostrada na sequência de vídeo de 10 segundos.
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Controle negativo
A imagem mostrada ao participante pertence à mesma colonoscopia mostrada na sequência de vídeo de 10 segundos.
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EndoStyle (grupo de intervenção)
A imagem mostrada ao participante não pertence à sequência de vídeo da colonoscopia de 10 segundos, mas foi transformada com IA para simular o estilo do vídeo.
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O sistema EndoStyle é capaz de transformar o estilo das diferentes imagens do processador de vídeo.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Indistinguibilidade perceptiva de imagens endoscópicas transformadas por IA
Prazo: 5 meses
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Comparação da acurácia para cada grupo de estudo.
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5 meses
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Tempo necessário para identificação da imagem
Prazo: 5 meses
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Tempo necessário para avaliar as diferentes tarefas de acordo com cada grupo de estudo.
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5 meses
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Influência do processador usado regularmente
Prazo: 5 meses
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Influência do processador de endoscopia usado regularmente durante o trabalho clínico para a indistinguibilidade perceptual de imagens endoscópicas transformadas por IA com classes de processador definidas
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5 meses
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Influência da experiência em endoscopia
Prazo: 5 meses
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Influência da experiência em endoscopia medida em colonoscopias realizadas ao longo da vida na indistinguibilidade perceptiva de imagens endoscópicas transformadas por IA
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5 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Alexander Hann, MD, University hospital of Würzburg
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimado)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- AI05
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
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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