Deep-Learning for Automatic Polyp Detection During Colonoscopy
14 мая 2020 г. обновлено: NYU Langone Health
The primary objective of this study is to examine the role of machine learning and computer aided diagnostics in automatic polyp detection and to determine whether a combination of colonoscopy and an automatic polyp detection software is a feasible way to increase adenoma detection rate compared to standard colonoscopy.
Обзор исследования
Статус
Завершенный
Условия
Вмешательство/лечение
Тип исследования
Интервенционный
Регистрация (Действительный)
5
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
New York
-
New York, New York, Соединенные Штаты, 10016
- NYU Langone Health
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
От 18 лет до 99 лет (Взрослый, Пожилой взрослый)
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Полы, имеющие право на обучение
Все
Описание
Inclusion Criteria:
- Patients presenting for routine colonoscopy for screening and/or surveillance purposes.
- Ability to provide written, informed consent and understand the responsibilities of trial participation
Exclusion Criteria:
- People with diminished cognitive capacity.
- The subject is pregnant or planning a pregnancy during the study period.
- Patients undergoing diagnostic colonoscopy (e.g. as an evaluation for active GI bleed)
- Patients with incomplete colonoscopies (those where endoscopists did not successfully intubate the cecum due to technical difficulties or poor bowel preparation)
- Patients that have standard contraindications to colonoscopy in general (e.g. documented acute diverticulitis, fulminant colitis and known or suspected perforation).
- Patients with inflammatory bowel disease
- Patients with any polypoid/ulcerated lesion > 20mm concerning for invasive cancer on endoscopy.
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Диагностика
- Распределение: Н/Д
- Интервенционная модель: Одногрупповое задание
- Маскировка: Нет (открытая этикетка)
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Экспериментальный: Screening Colonoscopy
Patients undergoing standard screening or surveillance colonoscopy will be included
|
This device is a computer algorithm that runs in the background during routine screening or surveillance colonoscopy that is designed to aid in the detection of polyps
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Adenoma Detection Rate
Временное ограничение: 1 Day
|
the proportion of colonoscopic examinations performed that detect one or more polyp
|
1 Day
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Следователи
- Главный следователь: Seth Gross, MD, NYU Langone Health
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
1 сентября 2018 г.
Первичное завершение (Действительный)
7 июля 2019 г.
Завершение исследования (Действительный)
7 июля 2019 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
16 августа 2018 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
16 августа 2018 г.
Первый опубликованный (Действительный)
20 августа 2018 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
15 мая 2020 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
14 мая 2020 г.
Последняя проверка
1 мая 2020 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Другие идентификационные номера исследования
- 18-00746
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .
Клинические исследования Computer Algorithm
-
University of MichiganU.S. Department of EducationЗавершенныйБоковой амиотрофический склерозСоединенные Штаты
-
University College, LondonНеизвестныйСидячий образ жизни | Аппетит и общие расстройства питанияСоединенное Королевство