结直肠溃疡病实时表征的计算机辅助（CADx）系统
结直肠溃疡病实时表征计算机辅助 (CADx) 系统的构建和验证：多中心回顾性研究
这项观察性研究的目的是构建并验证结直肠溃疡病实时表征的计算机辅助（CADx）系统。 它旨在回答的主要问题是证明新开发的 CADx 系统在预测结直肠溃疡疾病的特征方面是否具有高水平的诊断准确性。
这是一项多中心、回顾性研究。 该研究回顾性收集了结直肠溃疡（包括结直肠癌、克罗恩病、溃疡性结肠炎、肠结核和缺血性肠炎）的结肠镜图像和视频。 将根据所包含的大多数案例开发一个训练队列，然后使用其余案例开发一个验证队列。 利用人工智能从训练集中提取内窥镜特征，构建了结肠溃疡疾病实时表征的 CADx 系统。 随后，通过验证集对CADx系统的性能进行了初步测试。
研究概览
详细说明
这项观察性研究的目的是构建并验证结直肠溃疡病实时表征的计算机辅助（CADx）系统。 内窥镜照片和视频将从研究中心的现有数据库中检索。 对于每个结直肠溃疡，将捕获不同的内窥镜视图。将收集相关基线人口统计数据、实验室报告、影像报告、内窥镜报告和组织病理学结果进行分析。 将记录每个结肠病变的位置、大小和形态。 所有结直肠溃疡病的诊断均由独立病理学家和胃肠病学家综合评估。 在我们的研究中，我们将重点关注结直肠溃疡性病变的以下亚型：
- 结直肠癌（CA）；
- 克罗恩病（CD）；
- 溃疡性结肠炎（UC）；
- 肠结核（ITB）；
- 缺血性结肠炎（IC）。 所有数据在中央处理之前都将被去识别化，以确保机密性。 将使用项目特定的序列号来代表每个单独的主题。 所有临床数据和去识别化的内窥镜图像将被保密，不会与任何第三方共享。
将根据所包含的大多数案例开发一个训练队列，然后使用其余案例开发一个验证队列。 将准备内窥镜图像和视频，通过选择适当的感兴趣区域（ROI）来训练卷积神经网络和循环神经网络。 将收集同一结直肠溃疡疾病内的多个 ROI 以减少选择偏差。 内窥镜图像的注释和验证将由研究团队进行。 图像将被进一步分割成相同大小的图块以进行进一步处理。 将应用深度学习算法来学习和提取图像和视频数据的特征。 我们将开发循环卷积网络来利用从视频中提取的视觉和时间特征的互补信息。 验证数据也是根据相同的原理创建的，可以对模型的准确性进行交叉验证。
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：Xiaobei Luo, PhD
- 电话号码：17688881428
- 邮箱：luoxiaobei63@126.com
学习地点
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Undefined
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Guangzhou、Undefined、中国、undefined
- 招聘中
- Nanfang Hospital, Southern Medical University
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接触：
- Xiaobei Luo, PhD
- 电话号码：17688881428
- 邮箱：luoxiaobei63@126.com
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- 他们接受内窥镜检查，发现大肠有溃疡性病变；
- 他们拥有在结肠镜检查期间捕获和存储的内窥镜图像和视频，可供检索；
- 他们有完整的病历和明确的诊断。
排除标准：
1) 质量差的内窥镜图像和视频定义为：
- 由于技术原因（例如，检查），结直肠溃疡的可视化不完整。 失焦、运动模糊或照明不足）；
- 由于粘液、气泡、粪便或血液而产生的伪影。 2）肠道准备不良导致视线模糊； 3）病历不完整； 4)既往有肠切除、瘘管或吻合史。
学习计划
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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结直肠溃疡
结肠直肠溃疡的结肠镜检查图像和视频。
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利用人工智能从训练集中提取内窥镜特征，构建了结肠溃疡疾病实时表征的 CADx 系统。
随后，通过验证集对CADx系统的性能进行了初步测试。
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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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诊断准确性
大体时间：从 2023-06 至 2024-06
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新开发的 CADx 系统在预测结直肠溃疡病特征方面的诊断准确性（受试者工作特征曲线下面积，AUROC）。
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从 2023-06 至 2024-06
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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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灵敏度
大体时间：从 2023-06 至 2024-06
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新开发的 CADx 系统在预测结直肠溃疡病特征中的诊断敏感性。
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从 2023-06 至 2024-06
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特异性
大体时间：从 2023-06 至 2024-06
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新开发的 CADx 系统在预测结直肠溃疡病特征方面的诊断特异性。
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从 2023-06 至 2024-06
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合作者和调查者
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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