ChiCTR2000039330招募中Unknown
基于消化内镜动态大数据的人工智能病变识别系统研究
市财政科技经费，自筹经费1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2019年10月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- Unknown
- 状态
- 招募中
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 灵敏度
研究概览
简要总结
建立消化系统早癌及癌前病变模式化图片数据集，建立消化系统早癌及癌前病变模式化视频数据集，实现人工智能网络构架的搭建、训练与调整，实现人工智能实时辅助诊断系统对不同内镜端口的兼容，实现人工智能实时辅助诊断系统与内镜系统的整合，保证系统的稳定性和特异性，实现人工智能实时辅助诊断系统对病变的实时识别预警和内镜质控的预警功能，实现人工智能实时辅助诊断系统对于病理图片的识别诊断。提高早癌的检出率，降低漏诊率，提高人工智能实时辅助诊断系统的准确性，制定国内第一部《消化内镜术语集》，为消化内镜标准化数据库的建设奠定基础。
研究设计
- 研究类型
- Observational
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •1.内镜图像及视频人工智能辅助诊断研究的入选标准：
- •（1）患者年龄 18-80 岁之间，且近 1 周内未服用阿司匹林、波立维等抗血小板药物；
- •（2）患者的内镜图片及视频信息中显示：胃肠道准备充分，视野暴露良好；
- •（3）患者的内镜图片及视频能够从多角度准确且清晰的抓拍到病灶位置、大小及其形态；
- •（4）患者由高年资内镜医师（胃肠镜操作例数在 1000 例以上）规范化内镜操作；
- •（5）患者的内镜图片及视频数据必须有病理结果判断为早癌（病例组）或非早癌（对照组)作为金标准支撑；
- •2.病理图像人工智能辅助诊断研究的入选标准：
- •（1）患者年龄 18-80 岁之间；
- •（2）病理诊断为消化道早期癌（WEO/日本标准）的患者作为病例组，消化道管状腺瘤，溃疡性结肠炎及克罗恩病等常见非消化道早癌作为对照组，病例组和对照组均需要有病理学标本的 HE 染色或其他染色图片；
- •（3）图片清楚无损坏。
排除标准
- 未提供
结局指标
主要结局
灵敏度
特异度
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
Loading locations...