Искусственный интеллект в ЭУЗИ для диагностики солидных поражений поджелудочной железы
2 апреля 2024 г. обновлено: Bin Cheng, Huazhong University of Science and Technology
Использование искусственного интеллекта для разработки модели нейронной сети EUS-convolution, обученной отличать рак поджелудочной железы от других солидных поражений поджелудочной железы
Мы стремимся разработать модель EUS-AI, которая может облегчить клиническую диагностику путем анализа изображений EUS и клинических параметров пациентов.
Обзор исследования
Статус
Завершенный
Условия
Вмешательство/лечение
Подробное описание
ЭУЗИ считается более чувствительным методом, чем КТ, для выявления солидных поражений поджелудочной железы из-за его высокого пространственного разрешения.
Однако эффективность диагностики во многом зависит от опыта и технических возможностей практикующих врачей.
Поэтому мы стремимся разработать объективную диагностическую модель EUS на основе сверточной нейронной сети, метода искусственного интеллекта.
Кроме того, в эту модель искусственного интеллекта также добавляются клинические параметры, такие как факторы риска, биомаркеры опухолей и рентгенологические данные, чтобы имитировать фактические процедуры клинической диагностики и повысить производительность этой модели.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Действительный)
130
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
Hubei
-
Wuhan, Hubei, Китай, 430030
- Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
-
-
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
18 лет и старше (Взрослый, Пожилой взрослый)
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Когорта будет отобрана из больницы Тунцзи, Медицинского колледжа Тунцзи, HUST.
Описание
Критерии включения:
- Пациенты, перенесшие ЭУЗИ с использованием эхоэндоскопа с изогнутой линейной матрицей (GF-UCT260; Olympus Medical Systems) с 2014 года в нашем отделении.
- Для каждого пациента включены все доступные нативные изображения ЭУЗИ.
- Диагноз пациентов подтверждается результатами хирургического вмешательства или данными тонкоигольной аспирации (FNA) и имеет совместимое клиническое течение с периодом наблюдения более 6 месяцев.
Критерий исключения:
- Изображение плохого качества.
- Изображения содержат уникальные метки, которые потенциально могут повлиять на модель, например, игла для биопсии.
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
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Поджелудочная железа-ЭУС
В эту когорту были включены пациенты с 2014 года с ЭУЗИ нормальной поджелудочной железы или солидными поражениями поджелудочной железы.
|
Тестовая подгруппа (примерно 20% от общего числа пациентов) зарезервирована для окончательной оценки модели EUS-AI.
Клинические параметры и изображения EUS каждого пациента в тестовой подгруппе будут введены в обученную модель EUS-AI, и модель выставит наиболее возможный диагноз.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Способность модели дифференцировать рак поджелудочной железы от других солидных поражений поджелудочной железы
Временное ограничение: После завершения процесса обучения модели EUS-AI
|
Анализ рабочих характеристик приемника (ROC), чувствительность, специфичность, точность, положительная прогностическая ценность и отрицательная прогностическая ценность будут использоваться для оценки эффективности модели.
|
После завершения процесса обучения модели EUS-AI
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Способность модели определять солидные поражения поджелудочной железы, такие как рак поджелудочной железы, ХП, АИП и НЭО.
Временное ограничение: После завершения процесса обучения модели EUS-AI
|
Анализ рабочих характеристик приемника (ROC), чувствительность, специфичность, точность, положительная прогностическая ценность и отрицательная прогностическая ценность будут использоваться для оценки эффективности модели.
|
После завершения процесса обучения модели EUS-AI
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
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 июля 2022 г.
Первичное завершение (Действительный)
30 июня 2023 г.
Завершение исследования (Действительный)
24 января 2024 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
25 июля 2022 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
25 июля 2022 г.
Первый опубликованный (Действительный)
27 июля 2022 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
3 апреля 2024 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
2 апреля 2024 г.
Последняя проверка
1 апреля 2024 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
- Заболевания пищеварительной системы
- Патологические процессы
- Заболевания иммунной системы
- Новообразования по гистологическому типу
- Новообразования
- Аутоиммунные заболевания
- Атрибуты болезни
- Нейроэктодермальные опухоли
- Новообразования, зародышевые клетки и эмбриональные
- Новообразования, нервная ткань
- Заболевания поджелудочной железы
- Хроническое заболевание
- Панкреатит
- Панкреатит, хронический
- Нейроэндокринные опухоли
- Аутоиммунный панкреатит
Другие идентификационные номера исследования
- EUS-AI 2022
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. .