Эндоскопия в белом свете с помощью искусственного интеллекта для идентификации атрофического гастрита по классификации Кимуры-Такемото
10 апреля 2024 г. обновлено: Yanqing Li, Shandong University
Эндоскопия в белом свете с использованием искусственного интеллекта для определения классификации Кимуры-Такемото атрофического гастрита для оценки риска рака желудка
Оценка эндоскопической атрофии по классификации Kimura-Takemoto позволяет оценить риск развития желудочной неоплазии.
Однако частота ложноотрицательных результатов при хроническом атрофическом гастрите высока из-за разной диагностической стандартизации, диагностического опыта и уровня эндоскопистов.
Поэтому это исследование направлено на разработку модели ИИ для определения классификации Кимуры-Такемото.
Обзор исследования
Статус
Рекрутинг
Подробное описание
Оценка эндоскопической атрофии по классификации Kimura-Takemoto позволяет оценить риск развития желудочной неоплазии.
Чем выше балл, тем тяжелее степень атрофического гастрита.
Однако частота ложноотрицательных результатов при хроническом атрофическом гастрите высока из-за разной диагностической стандартизации, диагностического опыта и уровня эндоскопистов.
Таким образом, это исследование направлено на разработку модели ИИ для определения классификации Кимуры-Такемото атрофического гастрита для оценки риска рака желудка.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Оцененный)
1500
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Контакты исследования
- Имя: yanqing Li, MD, PHD
- Номер телефона: 0531182169385
- Электронная почта: liyanqing@sdu.edu.cn
Места учебы
-
-
Shandong
-
Shangdong, Shandong, Китай, 250012
- Рекрутинг
- Department of Gastrology, QiLu Hospital, Shandong University
-
Контакт:
- yanqing Li, MD, PHD
- Номер телефона: 0531182169385
- Электронная почта: liyanqing@sdu.edu.cn
-
-
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
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
В исследование будут включены последовательные пациенты, прошедшие эндоскопическое обследование желудочно-кишечного тракта и прошедшие скрининг, которые соответствуют критериям приемлемости в больнице Цилу Шаньдунского университета.
Описание
Критерии включения:
Пациенты в возрасте 18-80 лет, проходящие эндоскопическое обследование в белом свете Форма информированного согласия предоставляется пациентом.
Критерий исключения:
- пациенты с тяжелой сердечной, церебральной, легочной или почечной дисфункцией или психическими расстройствами;
- расстройства, которые не могут участвовать в гастроскопии;
- Больные прогрессирующим раком желудка;
- изображения низкого качества;
- пациенты с предшествующими хирургическими вмешательствами на желудке или пищеводе;
- пациенты, отказывающиеся подписывать форму информированного согласия;
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 |
|---|---|
|
Хронический атрофический гастрит, наблюдаемый с помощью эндоскопа с белым светом
Получите изображения из антрального отдела желудка, угла желудка, малой кривизны тела желудка, кардии, дна желудка, большой кривизны тела желудка с помощью эндоскопа белого света.
|
Специалисты по эндоскопии и искусственный интеллект будут оценивать классификацию Кимуры-Такемото независимо друг от друга, когда пациенты соответствуют критериям.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Точность модели ИИ для диагностики классификации Кимуры-Такемото
Временное ограничение: 2 года
|
Точность модели ИИ для диагностики классификации Кимуры-Такемото
|
2 года
|
|
Чувствительность модели ИИ для диагностики классификации Кимуры-Такемото
Временное ограничение: 2 года
|
Чувствительность модели ИИ для диагностики классификации Кимуры-Такемото
|
2 года
|
|
Специфичность модели ИИ для диагностики классификации Кимуры-Такемото
Временное ограничение: 2 года
|
Специфичность модели ИИ для диагностики классификации Кимуры-Такемото
|
2 года
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Значение ММОУ модели ИИ в семантической сегментации картины эндоскопической атрофии
Временное ограничение: 2 года
|
Значение ММОУ модели ИИ в семантической сегментации картины эндоскопической атрофии
|
2 года
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Следователи
- Учебный стул: yanqing li, MD,PHD, Qilu Hospital, Shandong University
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 июня 2023 г.
Первичное завершение (Оцененный)
31 декабря 2024 г.
Завершение исследования (Оцененный)
31 декабря 2024 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
14 июня 2023 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
14 июня 2023 г.
Первый опубликованный (Действительный)
23 июня 2023 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
12 апреля 2024 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
10 апреля 2024 г.
Последняя проверка
1 апреля 2024 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 2022SDU-QILU-123
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. .