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人工智能辅助诊断胰腺实性病变

2023年1月21日 更新者:Changhai Hospital

通过多模态临床图像诊断胰腺实体病变的增强型深度学习模型

胰腺实性病变主要包括肿瘤性病变和非肿瘤性病变。 90%以上的胰腺肿瘤病灶为胰腺癌,具有病死率高、预后差、需要手术治疗的特点;胰腺的非肿瘤性病变主要是炎症性病变,通常不需要手术治疗,可以通过药物治疗。 常见的有慢性胰腺炎和自身免疫性胰腺炎,预后较好。 临床上,它们之间的鉴别诊断非常困难。 MDT的多学科诊治使我们对胰腺疾病的认识日益丰富和深入。 从疾病诊断到术前评估和疗效评估,无创影像几乎涉及到MDT模式下的每一个环节。 鉴于此,提高胰腺实性占位性病变在影像学上的鉴别诊断将更有利于MDT模式下的诊治,因此应考虑人工智能等新技术。 我们的目标是开发一个临床适用的人工智能系统,该系统使用多种模式模拟常规临床工作流程,辅助诊断良性和恶性胰腺实体占位病变。

研究概览

详细说明

胰腺实性病变的诊断具有挑战性,MDT是一种非常有效的方法,但存在一定的误诊率。 这是一项多中心、前瞻性和观察性临床研究。 我们的目标是开发一个临床适用的人工智能系统。 一方面,我们基于临床数据+CT影像图像的人工智能,可以辅助MDT医生诊断胰腺占位病变的性质,减少误诊;另一方面,如果患者需要EUS-FNA穿刺,我们研发的基于临床数据+CT+EUS的多模态人工智能系统可以帮助MDT医生了解胰腺占位性病变的性质,减少误诊或漏诊的概率。二次穿刺。

研究类型

观察性的

注册 (预期的)

200

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

    • Shanghai
      • Shanghai、Shanghai、中国、200433
        • 招聘中
        • CT and EUS
        • 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 75年 (成人、OLDER_ADULT)

接受健康志愿者

不适用

有资格学习的性别

全部

取样方法

非概率样本

研究人群

患有胰腺实性肿块的患者将被纳入我们的研究。

描述

纳入标准:

  • CT 和 EUS 中的胰腺实性肿块

排除标准:

  • CT 或 EUS 的成像质量不足
  • 超声内镜不可及的病变

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
胰腺实性病变患者
没有干预。 临床医生将审查假设的 AI 的建议

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
研究人员使用人工智能(AI)支持系统辅助诊断胰腺实体占位性病变
大体时间:2个月
开发了一种基于深度卷积网络的多层筛选深度卷积网络,观察其辅助MDT医生鉴别胰腺良恶性占位病变的准确性、敏感性和特异性。
2个月

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。

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)

2023年1月21日

初级完成 (预期的)

2023年2月21日

研究完成 (预期的)

2023年2月21日

研究注册日期

首次提交

2023年1月21日

首先提交符合 QC 标准的

2023年1月21日

首次发布 (实际的)

2023年1月31日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2023年1月31日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2023年1月21日

最后验证

2023年1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

  • 2022-AI and MDT

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

研究美国 FDA 监管的设备产品

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