人工智能辅助白光内窥镜识别萎缩性胃炎的 Kimura-Takemoto 分类
2024年4月10日 更新者：Yanqing Li、Shandong University
人工智能辅助白光内窥镜识别萎缩性胃炎木村武本分类，实现胃癌风险评估
根据 Kimura-Takemoto 分类对内镜下萎缩进行分级可以评估胃肿瘤发展的风险。
但由于诊断规范以及内镜医师诊断经验和水平的差异，慢性萎缩性胃炎的假阴性率较高。
因此，本研究旨在开发一种人工智能模型来识别 Kimura-Takemoto 分类。
研究概览
详细说明
根据 Kimura-Takemoto 分类对内镜下萎缩进行分级可以评估胃肿瘤发展的风险。
评分越高，萎缩性胃炎的程度越严重。
但由于诊断规范以及内镜医师诊断经验和水平的差异，慢性萎缩性胃炎的假阴性率较高。
因此，本研究旨在开发一种AI模型来识别萎缩性胃炎的Kimura-Takemoto分类，以实现胃癌风险评估。
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
1500
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
- 姓名：yanqing Li, MD, PHD
- 电话号码：0531182169385
- 邮箱：liyanqing@sdu.edu.cn
学习地点
-
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Shandong
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Shangdong、Shandong、中国、250012
- 招聘中
- Department of Gastrology, QiLu Hospital, Shandong University
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接触：
- yanqing Li, MD, PHD
- 电话号码：0531182169385
- 邮箱：liyanqing@sdu.edu.cn
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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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
取样方法
非概率样本
研究人群
连续在山东大学齐鲁医院接受胃肠镜检查并筛查且符合入选标准的患者纳入研究
描述
纳入标准：
18-80岁接受白光内窥镜检查的患者患者提供的知情同意书。
排除标准：
- 患有严重心、脑、肺、肾功能障碍或精神疾病的患者；
- 不能参加胃镜检查的疾病；
- 进展期胃癌患者；
- 低质量的图片；
- 既往接受过胃或食管手术的患者；
- 拒绝签署知情同意书的患者；
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
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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白光内窥镜观察慢性萎缩性胃炎
白光内窥镜拍摄胃窦、胃角、胃体小弯、贲门、胃底、胃体大弯
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当患者符合资格时，内窥镜医师和 AI 将独立评估 Kimura-Takemoto 分类。
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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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AI 模型诊断 Kimura-Takemoto 分类的准确性
大体时间：2年
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AI 模型诊断 Kimura-Takemoto 分类的准确性
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2年
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AI 模型诊断 Kimura-Takemoto 分类的敏感性
大体时间：2年
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AI 模型诊断 Kimura-Takemoto 分类的敏感性
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2年
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诊断 Kimura-Takemoto 分类的 AI 模型的特异性
大体时间：2年
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诊断 Kimura-Takemoto 分类的 AI 模型的特异性
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2年
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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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AI模型在内镜萎缩图片语义分割中的MIOU价值
大体时间：2年
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AI模型在内镜萎缩图片语义分割中的MIOU价值
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2年
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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：yanqing li, MD,PHD、Qilu Hospital, Shandong 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 (实际的)
2023年6月1日
初级完成 (估计的)
2024年12月31日
研究完成 (估计的)
2024年12月31日
研究注册日期
首次提交
2023年6月14日
首先提交符合 QC 标准的
2023年6月14日
首次发布 (实际的)
2023年6月23日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年4月12日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年4月10日
最后验证
2024年4月1日
更多信息
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