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溃疡性结肠炎梅奥评分与人工智能

2022年4月14日 更新者：Yanling Wei、Third Military Medical University

基于人工智能的消化内镜下溃疡性结肠炎疾病活动度Mayo评分识别系统研究

本项目将利用深度学习对溃疡性结肠炎不同严重程度的肠镜图像进行分类，以协助临床医生对溃疡性结肠炎进行准确诊断。

研究概览

地位

尚未招聘

条件

详细说明

本项目利用人工智能对不同疾病活动程度的溃疡性结肠炎患者的肠镜图像进行分类，并根据评价标准Mayo评分进行分类，以辅助内镜医师在结肠镜检查过程中识别溃疡性结肠炎患者的疾病活动程度。 可帮助临床内镜医师准确识别，人工智能类别反应图可视化技术可全面展示深度网络分类结果重要性高的区域，可视化实验病变部位，有效验证深度网络的可靠性和可解释性. 本研究可为临床溃疡性结肠炎准确识别疾病活动提供有力支持，有效减轻临床医生的工作量，提供方便、有效、实用的临床教学工具。

研究类型

观察性的

注册 (预期的)

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。

学习联系方式

学习地点

  • 中国
    • Chongqing
      • Chongqing、Chongqing、中国、400042
        • Third Military Medical University
        • 接触：

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 72年 (成人、OLDER_ADULT)

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

图像检索自解放军陆军医学中心内窥镜数据库，来自符合纳入标准的溃疡性结肠炎患者的结肠镜检查。 数据图像用于建立和验证人工智能辅助识别系统的模型。

描述

纳入标准：

  1. 受试者年龄18-72岁，男女不限；
  2. 溃疡性结肠炎的临床诊断；
  3. 受试者均行结肠镜检查，结肠镜检查报告完整。

排除标准：

  1. 受试者年龄小于18岁或大于72岁；
  2. 受试者接受了结肠切除术、回肠造口术、结肠造口术、回肠造口术或其他肠切除术；
  3. 诊断不明确的受试者。

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

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
深度学习模型在溃疡性结肠炎患者梅奥评分训练和验证数据集评估中的准确性。
大体时间：通过学习完成，平均1年。
在训练和验证数据集中，我们绘制了 Mayo 0、Mayo 1、Mayo 2 和 Mayo 3 的 AUC（曲线下面积），以客观地评估我们的模型。
通过学习完成，平均1年。

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
内镜医师评估溃疡性结肠炎患者 Mayo 评分的准确性和时间效率。
大体时间：通过学习完成，平均1年。
数据集被随机分配给内窥镜医师。 所有内窥镜医师均接受过诊断研究方面的培训，完成了临床和特定内窥镜培训，并且不参与患者和图像的登记和标记。 在比较测试期间，所有数据都被随机化并预先去标识化。 分析了 10 名内窥镜医师在深度学习模型中诊断测试数据集所花费的平均时间和正确病例数。
通过学习完成，平均1年。

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

Third Military Medical University

调查人员

  • 研究主任：Yanling Wei, Professor、Third Military Medical University

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)

2022年4月1日

初级完成 (预期的)

2022年12月1日

研究完成 (预期的)

2023年6月1日

研究注册日期

首次提交

2022年2月27日

首先提交符合 QC 标准的

2022年4月14日

首次发布 (实际的)

2022年4月20日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2022年4月20日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2022年4月14日

最后验证

2022年4月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他相关的 MeSH 术语

其他研究编号

  • TMMU-DP--002

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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