Мультимодальное объединение эндоскопических изображений для оценки инфильтрации при поверхностной плоскоклеточной карциноме пищевода
На основе мультимодальной эндоскопии и исследования точного прогнозирования глубины инфильтрации плоскоклеточного рака пищевода на ранних стадиях глубокого обучения со слабым контролем
Цель этого проекта — разработать новый протокол дополнительного скрининга рака пищевода на ранних стадиях и его предраковых поражений. Ожидаемые результаты включают упрощение процесса обучения пользователей, сокращение продолжительности обследований и достижение более точной оценки степени инвазии рака пищевода, чем это возможно в настоящее время с помощью ультразвуковой технологии. Это исследование направлено на использование синергии эндоскопического ультразвука (ЭУЗИ) и увеличительной эндоскопии, дополненной возможностями искусственного интеллекта (ИИ) по распознаванию образов и корреляции, для выявления ранней плоскоклеточной карциномы пищевода и ее инвазивности, а также интраэпителиальной неоплазии высокой степени. . Основная цель — выяснить потенциал и значение этого подхода для раннего выявления рака пищевода.
Основными целями проекта являются разработка трех различных диагностических систем с использованием искусственного интеллекта:
Электронная эндоскопическая диагностическая система на базе искусственного интеллекта, предназначенная для автономной идентификации поражений.
Диагностическая система ЭУЗИ на базе искусственного интеллекта, способная автоматически определять пораженные участки.
Мультимодальная диагностическая система, которая объединяет электронную эндоскопию с ЭУЗИ для повышения точности и эффективности диагностики.
Обзор исследования
Статус
Вмешательство/лечение
Подробное описание
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Контакты и местонахождение
Контакты исследования
- Имя: Luowei Wang
- Номер телефона: 86-21-31161337
- Электронная почта: wangluoweimd@smmu.edu.cn
Места учебы
-
-
-
Shanghai, Китай
- Changhai Hospital
-
Контакт:
- Han Lin
- Электронная почта: babyhan831@aliyun.com
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
Критерии включения:
Пациенты, нуждающиеся в увеличительной эндоскопии и эндоскопическом ультразвуковом исследовании. Лица любого пола в возрасте от 18 лет и старше.
Критерий исключения:
Невозможность проведения электронной эндоскопии пищевода. Отсутствие биопсии или хирургического вмешательства, что приводит к недостижимым патологическим результатам. Пациенты, перенесшие эндоскопическую деструкцию очага поражения или частичную резекцию, что не позволяет получить образец резекции единым блоком.
Пациенты со значительными эндоскопическими, визуализирующими или патологоанатомическими признаками распространенного рака пищевода.
Пациенты с выраженным стенозом или дилатацией пищевода. Лица с историей других злокачественных новообразований. Пациенты, получавшие неоадъювантную лучевую терапию. Пациенты, отказавшиеся от участия в исследовании и не предоставившие информированное согласие.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Интраэпителиальная неоплазия низкой степени злокачественности плоского эпителия пищевода
|
Полученные изображения эндоскопии и эндоскопического УЗИ были переданы искусственному интеллекту для машинного обучения, диагностического моделирования и оптимизации.
На этапе реальной оценки была проспективно включена группа населения с высоким риском раннего рака пищевода, которая планировала пройти электронную эндоскопию пищевода.
Система диагностики с использованием искусственного интеллекта использовалась для прогнозирования перед операцией, а послеоперационные патологические результаты использовались в качестве золотого стандарта для диагностики путем группировки.
|
|
Интраэпителиальная неоплазия высокой степени плоского эпителия пищевода
|
Полученные изображения эндоскопии и эндоскопического УЗИ были переданы искусственному интеллекту для машинного обучения, диагностического моделирования и оптимизации.
На этапе реальной оценки была проспективно включена группа населения с высоким риском раннего рака пищевода, которая планировала пройти электронную эндоскопию пищевода.
Система диагностики с использованием искусственного интеллекта использовалась для прогнозирования перед операцией, а послеоперационные патологические результаты использовались в качестве золотого стандарта для диагностики путем группировки.
|
|
Плоскоклеточный рак пищевода стадии Т1а
|
Полученные изображения эндоскопии и эндоскопического УЗИ были переданы искусственному интеллекту для машинного обучения, диагностического моделирования и оптимизации.
На этапе реальной оценки была проспективно включена группа населения с высоким риском раннего рака пищевода, которая планировала пройти электронную эндоскопию пищевода.
Система диагностики с использованием искусственного интеллекта использовалась для прогнозирования перед операцией, а послеоперационные патологические результаты использовались в качестве золотого стандарта для диагностики путем группировки.
|
|
Плоскоклеточный рак пищевода стадии Т1b
|
Полученные изображения эндоскопии и эндоскопического УЗИ были переданы искусственному интеллекту для машинного обучения, диагностического моделирования и оптимизации.
На этапе реальной оценки была проспективно включена группа населения с высоким риском раннего рака пищевода, которая планировала пройти электронную эндоскопию пищевода.
Система диагностики с использованием искусственного интеллекта использовалась для прогнозирования перед операцией, а послеоперационные патологические результаты использовались в качестве золотого стандарта для диагностики путем группировки.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Эффективность моделей для диагностики интраэпителиальной неоплазии низкой степени, интраэпителиальной неоплазии высокой степени и поверхностного плоскоклеточного рака пищевода
Временное ограничение: 2024.04.01-2024.10.30
|
Эндоскопическая подслизистая диссекция (ESD) является золотым стандартом.
Вычисление чувствительности и специфичности включает использование четырех фундаментальных показателей: истинно положительного (TP), истинно отрицательного (TN), ложноотрицательного (FN) и ложноположительного (FP).
Впоследствии площадь под кривой (AUC) используется для оценки диагностической эффективности модели.
|
2024.04.01-2024.10.30
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Соавторы
Следователи
- Учебный стул: Luowei Wang, Changhai Hospital
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Оцененный)
Первичное завершение (Оцененный)
Завершение исследования (Оцененный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
- Заболевания пищеварительной системы
- Новообразования по гистологическому типу
- Новообразования по локализации
- Карцинома
- Новообразования железистые и эпителиальные
- Желудочно-кишечные новообразования
- Новообразования пищеварительной системы
- Желудочно-кишечные заболевания
- Новообразования головы и шеи
- Заболевания пищевода
- Новообразования, Плоскоклеточные
- Новообразования
- Карцинома, плоскоклеточный рак
- Новообразования пищевода
- Плоскоклеточный рак пищевода
Другие идентификационные номера исследования
- MEIFI-sESCC
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
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. .