Deep Learning Algorithm for the Diagnosis of Gastrointestinal Diseases Depending on Tongue Images
2021年3月20日 更新者:Xiuli Zuo、Shandong University
The purpose of this study is to analysize the relationship between the characteristics of tongue image and the diagnosis of gastrointestinal diseases , then develop and validate a deep learning algorithm for the diagnosis of gastrointestinal diseases depending on tongue images, so as to improve the objectiveness and intelligence of tongue diagnosis.
At the same time, gastrointestinal flora of common tongue images were analyzed in order to provide a microecological basis for understanding the relationship between tongue images and digestive tract diseases.
研究概览
地位
未知
条件
详细说明
Tongue diagnosis is an important part of traditional Chinese medicine.According to traditional Chinese medicine theory,health condition can assessed by observing tougue features,including color, gloss, shape and coating of the tongue, tongue features reflect gastric mucosal state, disease classification and prognosis.
Recently, deep learning based on central neural networks (CNN) has shownTongue diagnosis is an important part of traditional Chinese medicine.According to traditional Chinese medicine theory,health condition can assessed by observing tougue features,including color, gloss, shape and coating of the tongue, tongue features reflect gastric mucosal state, disease classification and prognosis.
Recently, deep learning based on central neural networks (CNN) has shown multiple potential in detecting and diagnosing gastrointestinal diseases.
However, there is still a blank in recognition of gastrointestinal diseases .This study aims to develop and validate a deep learning algorithm for the diagnosis of digestive tract diseases depending on tongue images,and analyze gastrointestinal flora of common tongue images.
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
2000
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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Shandong
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Jinan、Shandong、中国、250012
- Qilu Hospital, Shandong University
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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 至 80年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
是的
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
Patients aged 18 - 80 years undergoing endoscopic examination
描述
Inclusion Criteria:
- Patients aged 18 - 80 years undergoing endoscopic examination;patients gave informed consent and signed informed consent.
Exclusion Criteria:
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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
队列和干预
团体/队列 |
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deep learning algorithm group
Before patients going through colonoscopy or gastroscopy ,taking them tongue images and collecting basic information by mobile phone with Anymed.After examination,endoscopic report and histology analysis is collected .Categorizing the images by gastrointestinal diseases,developing and validating a deep learning algorithm for the diagnosis of digestive tract diseases depending on tongue images.Extracting tougue coating,gastric mucosa and stool DNA by high-throughput sequencing,and analyzing their composation,adundance and diversity.
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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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The diagnostic accuracy of gastrointestinal diseases with deep learning algorithm
大体时间:1 month
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The diagnostic accuracy of gastrointestinal diseases with deep learning algorithm.
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1 month
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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The diagnostic sensitivity of gastrointestinal diseases with deep learning algorithm
大体时间:1 month
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The diagnostic sensitivity of gastrointestinal diseases with deep learning algorithm.
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1 month
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The diagnostic specificity of gastrointestinal diseases with deep learning algorithm
大体时间:1 month
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The diagnostic specificity of gastrointestinal diseases with deep learning algorithm
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1 month
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The diagnostic positive predictive value of gastrointestinal diseases with deep learning algorithm
大体时间:1 month
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The diagnostic specificity of gastrointestinal diseases with deep learning algorithm
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1 month
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The diagnostic negative predictive value of gastrointestinal diseases with deep learning algorithm
大体时间:1 month
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The diagnostic specificity of gastrointestinal diseases with deep learning algorithm
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1 month
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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。
调查人员
- 学习椅:Xiuli Zuo, MD,PhD、study principal investigator
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 (实际的)
2021年3月21日
初级完成 (预期的)
2022年6月1日
研究完成 (预期的)
2022年6月1日
研究注册日期
首次提交
2021年3月20日
首先提交符合 QC 标准的
2021年3月20日
首次发布 (实际的)
2021年3月23日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2021年3月23日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2021年3月20日
最后验证
2021年3月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- 2020-SDU-QILU-G056
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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