Обнаружение кровеносных сосудов с помощью искусственного интеллекта для повышения безопасности эндоскопических процедур в третьем пространстве
Обнаружение анатомических маркеров под руководством искусственного интеллекта для повышения безопасности эндоскопических процедур в третьем пространстве
Это проспективное исследование направлено на оценку эффективности нового инструмента клинической поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) во время эндоскопических процедур в третьем пространстве, таких как эндоскопическая субмукозная диссекция (ЭСД) и периоральная эндоскопическая миотомия (ПОЭМ).
Хотя эти процедуры эффективны для лечения желудочно-кишечных новообразований и моторных расстройств, они несут риски интраоперационного кровотечения и перфорации, если субмукозные кровеносные сосуды не будут правильно идентифицированы и коагулированы. Основываясь на предыдущей ретроспективной валидации, это исследование оценит, может ли модель искусственного интеллекта в реальном времени помочь эндоскопистам более точно и быстро обнаруживать и определять границы кровеносных сосудов во время живых процедур на людях.
Обзор исследования
Статус
Условия
Подробное описание
Обоснование и предпосылки
Эндоскопические процедуры в третьем пространстве технически сложны. Основная проблема заключается в непреднамеренном пересечении подслизистых сосудов, что приводит к кровотечению, которое затемняет операционное поле и увеличивает риск перфорации. В настоящее время идентификация сосудов полностью зависит от оператора.
Наша команда разработала модель искусственного интеллекта на основе глубокого обучения, обученную на 250 000 аннотированных изображениях из 150 процедур POEM. Эта модель оптимизирована для минимальной задержки, позволяя осуществлять наложение визуальных оверлеев (обозначений) кровеносных сосудов на эндоскопическом мониторе в реальном времени.
Цели исследования Основная цель — оценить показатель обнаружения сосудов (VDR) — долю сосудов, идентифицированных эндоскопистом при помощи ИИ, по сравнению со стандартной практикой.
Исследование также изучит:
Время обнаружения сосудов (VDT): задержку между появлением сосуда в поле зрения и его идентификацией.
Дизайн исследования и рабочий процесс:
В этом проспективном исследовании система ИИ будет интегрирована в эндоскопический стек серии Olympus EVIS X1. По мере того как эндоскопист перемещается в подслизистом пространстве, ИИ будет предоставлять маски визуальной сегментации в реальном времени, выделяющие сосуды. Производительность будет записываться и сравниваться с послеоперационным обзором независимыми экспертами для расчета чувствительности и скорости обнаружения.
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
Контакты исследования
- Имя: Abhishek Tyagi, M.S.
- Номер телефона: 919989154556
- Электронная почта: mr.tyagi@gmail.com
Учебное резервное копирование контактов
- Имя: Mohan Ramchandani, M.D.
- Номер телефона: 919701335444
- Электронная почта: ramchandanimohan@gmail.com
Места учебы
-
-
Telangana
-
Hyderabad, Telangana, Индия, 500032
- Рекрутинг
- Asian Institute of Gastroenterology
-
Контакт:
- Abhishek Tyagi, M.S.
- Номер телефона: 919989154556
- Электронная почта: mr.tyagi@gmail.com
-
Главный следователь:
- Abhishek Tyagi, M.S.
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Ребенок
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Описание
Критерии включения:
- Пациенты с диагнозом ахалазия кардии или новообразования.
Критерии исключения:
- Пациенты с состояниями, признанными неподходящими для процедур эндоскопии третьего пространства (например: кандидоз)
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Возможности устройства
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Параллельное назначение
- Маскировка: Нет (открытая этикетка)
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Активный компаратор: С искусственным интеллектом
Эндоскопист увидит сегментационную маску, сгенерированную искусственным интеллектом
|
Маска сегментации или контуры разграничения подслизистых кровеносных сосудов, видимых на мониторе эндоскопа, генерируемые ИИ в реальном времени.
|
|
Без вмешательства: Без искусственного интеллекта
Эндоскопист не увидит сгенерированную ИИ маску сегментации
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Коэффициент обнаружения сосудов (VDR)
Временное ограничение: 3 месяца
|
доля сосудов, выявленных эндоскопистом
|
3 месяца
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Время обнаружения сосуда (ВОС)
Временное ограничение: 3 месяца
|
Задержка между появлением судна в поле зрения и его идентификацией.
|
3 месяца
|
Соавторы и исследователи
Следователи
- Главный следователь: Abhishek Tyagi, Asian Intitute of Gastroenterology
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- Scheppach MW, Mendel R, Muzalyova A, Rauber D, Probst A, Nagl S, Rommele C, Yip HC, Lau LHS, Golder SK, Schmidt A, Kouladouros K, Abdelhafez M, Walter BM, Meinikheim M, Chiu PWY, Palm C, Messmann H, Ebigbo A. Use of artificial intelligence in submucosal vessel detection during third-space endoscopy. Endoscopy. 2025 Jul;57(7):760-766. doi: 10.1055/a-2534-1164. Epub 2025 Feb 5.
- Ebigbo A, Mendel R, Scheppach MW, Probst A, Shahidi N, Prinz F, Fleischmann C, Rommele C, Goelder SK, Braun G, Rauber D, Rueckert T, de Souza LA Jr, Papa J, Byrne M, Palm C, Messmann H. Vessel and tissue recognition during third-space endoscopy using a deep learning algorithm. Gut. 2022 Dec;71(12):2388-2390. doi: 10.1136/gutjnl-2021-326470. Epub 2022 Sep 15.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
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
Другие идентификационные номера исследования
- AITSE-1
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.
продукт, произведенный в США и экспортированный из 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. .