人工智能在恢复性直肠结肠切除术患者 Pouchoscopy 图像识别中的应用 (PouchVision)
2023年8月27日 更新者：Theresienkrankenhaus und St. Hedwig-Klinik GmbH
人工智能在恢复性直肠结肠切除术患者储袋镜检查中的应用可能会提高对储袋炎和肿瘤的诊断。
这项试点研究的目的是开发一种用于袋镜检查的卷积神经网络算法
研究概览
详细说明
恢复性直肠结肠切除术是治疗炎症性肠病难治性重症结肠炎的标准术式，也是炎症性肠病合并结肠肿瘤患者和家族性结肠腺瘤性息肉病（FAP）患者防癌治疗的标准术式。
储袋镜检查可用于监测治疗是否成功并检测并发症，例如储袋炎或瘤形成。
人工智能辅助图像识别程序可以支持检查员进行诊断并培训医生，在研究背景下客观化内窥镜检查结果，并可能使活检变得不必要，从而节省成本。
迄今为止尚未证明人工智能在袋镜检查中的应用。
本研究的目的是开发一种图像识别算法，能够可靠地检测出不同程度的储袋炎症。
这需要使用尽可能多的图像数据对图像识别程序 PiTorch 进行训练和微调，这些图像数据将从 UMM 和 Theresienkrankenhaus Mannheim 的图像数据库中获取。
将对独立队列进行统计评估测试。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
500
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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BW
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Mannheim、BW、德国、68165
- Theresienkrankenhaus und St. Hedwigkliniken GmbH
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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
取样方法
概率样本
研究人群
患有炎症性肠病和带回肠储袋的恢复性直肠结肠切除术后状态的成年患者可能会在储袋中发生储袋炎或瘤形成。
描述
纳入标准：
• 所有年龄 ≥ 18 岁、患有炎症性肠病且接受过袋镜检查的恢复性直肠结肠切除术和回肠储袋后状态的所有患者
排除标准：
• 非常差的内窥镜图像质量
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 |
干预/治疗 |
|---|---|
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带回肠储袋的恢复性结肠切除术
接受回肠储袋结肠镜检查以检测储袋炎或肿瘤的恢复性结肠切除术患者
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本研究的目的是开发一种图像识别算法，该算法可以可靠地检测出袋中炎症和肿瘤的不同分级
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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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人工智能与内窥镜医师
大体时间：应用 AI 算法后或内窥镜医师对内窥镜图像进行评估后立即
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AI 检测储袋炎与内窥镜医师在储袋镜检查中的评估
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应用 AI 算法后或内窥镜医师对内窥镜图像进行评估后立即
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人工智能与病理学家
大体时间：在应用 AI 算法后或病理学家对储袋活检的显微图像进行评估后立即
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人工智能与病理学家在储袋镜检查中对储袋炎的检测
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在应用 AI 算法后或病理学家对储袋活检的显微图像进行评估后立即
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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
- 首席研究员：Daniel Schmitz, PhD、Theresienkrankenhaus Mannheim, University of Heidelberg
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
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6月1日
初级完成 (实际的)
2023年6月1日
研究完成 (实际的)
2023年6月1日
研究注册日期
首次提交
2021年4月21日
首先提交符合 QC 标准的
2021年4月26日
首次发布 (实际的)
2021年4月29日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年8月29日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年8月27日
最后验证
2023年8月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- PouchVision1.0
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
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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