ChiCTR2100045275进行中（未招募）回顾性研究
应用基于深度学习算法的卷积神经网络系统识别胶囊胃镜检查图片及智能诊断的临床研究
纵向1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2021年5月1日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 回顾性研究
- 状态
- 进行中（未招募）
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 识别病变的准确性
研究概览
简要总结
建立基于深度学习算法的卷积神经网络（CNN）系统，实现胶囊胃镜图像的自动分类，可以完成胶囊胃镜检查下胃部区域和各类病变的智能识别，并验证本系统在临床应用中是否可以减少内窥镜医师的阅读时间，而不用监督胶囊胃镜过程的检测病变。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 连续入组
- 盲法
- 未说明
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •1.在南方医科大学南方医院接受胶囊胃镜检查的患者；
- •2.年龄不限，性别不限；
- •3.就诊时间为 2016 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日。
排除标准
- •前瞻性研究阶段（2019 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日）不同意签署知情同意书的患者。
结局指标
主要结局
识别病变的准确性
识别病变的灵敏度
识别病变的特异度
阳性预测值
阴性预测值
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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