通过深度图像检索早期发现 Barrett 食管
2020年7月15日 更新者：Leigh Taylor
通过深度图像检索使用机器人内窥镜图像分析早期发现 Barrett 食管癌症
巴雷特食管是一种食管和胃之间的区域不再闭合的病症，胃的酸性内容物进入食管并损坏内壁。
该项目旨在通过提供知情的活检过程来帮助临床医生，在该过程中，系统向操作员展示具有视觉相似胃肠道的患者的临床结果。
该项目的目标是评估基于人工智能的相似性检测系统的使用，以更好地为活检放置提供信息，提高两年一次检查的可靠性。
研究概览
详细说明
该项目的目的是从临床医生那里获取二次内窥镜捕获的数据，以创建足够的数据集来训练学习系统以实现既定目标。 所需数据将以食道内部的镜头（图像/视频）为特色。 首选数据将包含相关的诊断注释和描述，但是，仍然可以使用没有诊断的数据。 所有数据都可以并且将被匿名化，因为个人信息在这项工作中没有用处。
数据将由研究人员或专业临床医生标记，并准备好输入选定的学习人工智能系统。 通过迭代学习过程，所选择的人工智能系统将学会区分巴雷特食管的严重程度并输出最佳活检目标。
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
300
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
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Avon
-
Bristol、Avon、英国、BS10 5NB
- NBT, Southmead Hospital
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
在 OGD 第一阶段参加 NBT 诊所，然后由于怀疑 Barrett's 而参加 NBT 诊所。
描述
纳入标准：
- 成人
- 参加 Southmead 医院的 OGD
- 有容量
- 最初有任何适应症，后来患者患有已知的 Barrett 食管
排除标准：
- 儿童（<18 岁）
- 无能力患者
- 紧急和紧急程序
- 有限的英语
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：病例对照
- 时间观点：预期
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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胃镜门诊患者
NBT胃镜门诊邀请参加者。
患者已经预定就诊，我们邀请他们与我们的研究分享他们的胃镜检查数据。
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常规胃镜检查
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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胃镜图像数据集
大体时间：12个月
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常规胃镜检查时采集的图像及检查记录
|
12个月
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
赞助
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (预期的)
2020年8月1日
初级完成 (预期的)
2021年6月1日
研究完成 (预期的)
2021年8月1日
研究注册日期
首次提交
2020年7月15日
首先提交符合 QC 标准的
2020年7月15日
首次发布 (实际的)
2020年7月21日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2020年7月21日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2020年7月15日
最后验证
2020年7月1日
更多信息
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