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出境医 / 临床实验 / 息肉检测中人工智能的临床验证（CAD-ARTIPOD）
息肉检测中人工智能的临床验证（CAD-ARTIPOD）
研究描述
简要摘要：
这项研究是一项开放式标签，无盲的非随机介入研究，将研究人工智能工具与当前的“黄金标准”进行了比较：将在一项训练有素的内窥镜医生的一项预定结肠镜检查过程中获得数据获取。在插入过程中，不会采取任何行动，在护理标准后进行结肠镜检查。一旦开始提取，第二个观察者（不是训练有素的内窥镜医生，而是接受息肉训练的人）将启动与内窥镜塔相连的床旁人工智能（AI）工具，以进行检测。该第二个观察者在评估内窥镜图像以定义AI工具的结果方面进行了训练。由于第二个观察者观看了单独的AI屏幕，因此内镜师对AI结果视而不见。当AI系统未被内镜师识别的AI系统进行检测时，将要求内镜医生重新分配相同的检测并重新评估病变以及可能需要进行治疗作用。所有检测均由第二观察者分别计数和分类。在组织学评估标准后，将删除所有息肉检测。整个结肠镜检查是通过单独的链接视频记录记录的。
| 病情或疾病 | 干预/治疗 | 阶段 |
|---|---|---|
| 结肠息肉 | 设备：人工智能图像处理 | 不适用 |
详细说明：
这是一项研究人员发起的非随机前瞻性介入试验，以验证新型的最先进的计算机辅助检测（CADE）工具，用于在常规诊断结肠镜检查中作为第二观察者实施的直肠息肉' target='_blank'>结直肠息肉检测并评估其第二观察员日常内窥镜检查的可行性。连续参考筛查，监测或诊断结肠镜检查的患者将包括在内。
患者将接受训练有素的内镜医生进行的标准结肠镜检查。第二个不是训练有素的内窥镜医生的观察者将遵循床边AI-Tool上的程序来计算AI系统进行的检测数量，并将结果分类为正面或负面结果，如下（1）（1）（（1） 2）假阴性或（3）假阳性。如果检测到内镜医生看不到或不清楚第二观察者的AI系统，第二个观察者将要求重新评估指示的区域，以确定在第二次审视后，内镜医生是否必须采取额外的动作。将记录整个过程。
使用AI工具要考虑到的其他风险没有其他风险。结肠镜检查的一般风险（即：穿孔，出血或植物切除术后综合征）的普遍风险可能以与结肠镜检查相同的频率而无需使用该AI工具的频率。
所有患者在结肠镜检查过程中将获得标准的护理方案。 AI系统只能对患者产生有益的结果，更好的息肉检测，因为与我们的试验试验中的高检测内镜相比，它在准确性方面已显示出非内部的效果
学习规划
| 研究类型 ： | 介入（临床试验） |
| 估计入学人数 ： | 1200名参与者 |
| 分配： | N/A。 |
| 干预模型： | 单组分配 |
| 干预模型描述： | 这是一项研究人员发起的非随机前瞻性介入试验，以验证新型的最先进的计算机辅助检测（CADE）工具，用于在常规诊断结肠镜检查中作为第二观察者实施的直肠息肉' target='_blank'>结直肠息肉检测并评估其第二观察员日常内窥镜检查的可行性。 |
| 掩蔽： | 无（打开标签） |
| 主要意图： | 诊断 |
| 官方标题： | 息肉检测中人工智能的临床验证 |
| 实际学习开始日期 ： | 2020年10月13日 |
| 估计的初级完成日期 ： | 2022年2月1日 |
| 估计 学习完成日期 ： | 2022年12月31日 |
武器和干预措施
| 手臂 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 实验：AI手臂 这项研究中只有一只手臂。每个符合这项研究的患者 | 设备：人工智能图像处理 患者将接受训练有素的内镜医生进行的标准结肠镜检查。第二个不是训练有素的内窥镜医生的观察者将遵循床边AI-Tool上的程序来计算AI系统进行的检测数量，并将结果分类为正面或负面结果，如下（1）（1）（（1） 2）假阴性或（3）假阳性。 |
结果措施
主要结果指标 ：
- 与内窥镜诊断作为金标准的内镜诊断相比，人工智能工具在单次通过结肠镜检查过程中进行的总息肉检测[时间范围：1.5年]
次要结果度量 ：
- 与内镜医生的息肉检测相比，通过组织学诊断作为金标准，人工智能工具在单次通过结肠镜检查过程中进行了总息肉检测。 [时间范围：1。5年]
- 人工智能以内镜诊断为金标准的额外检测到的息肉数量。 [时间范围：1。5年]
- 通过组织学诊断作为黄金标准的人工智能检测到的额外检测到的息肉数[时间范围：1。5年]
- 内窥镜医生的息肉率定义为结肠镜检查期间息肉的附加检测[时间范围：1。5年]
- 清洁提取期间的假阳性率。 [时间范围：1。5年]
其他结果措施：
- 波士顿肠的制备评分与结肠镜检查期间的假阳性检测数量之间的相关性[时间范围：1。5年]
- 内窥镜医生的历史腺瘤检测率与人工智能系统的额外检测数量和假阴性检测的数量之间的相关性。 [时间范围：1。5年]
- 息肉大小和假阴性数量与其他检测的相关性[时间范围：1。5年]
- 巴黎分类与假否定的数量和其他检测之间的相关性。 [时间范围：1。5年]
- 每个结肠镜检查的总息肉总数与其他检测之间的相关性。 [时间范围：1。5年]
- 内镜医生的经验与其他检测[时间范围：1。5年]之间的相关性
资格标准
| 有资格学习的年龄： | 40岁以上（成人，老年人） |
| 有资格学习的男女： | 全部 |
| 接受健康的志愿者： | 是的 |
标准
联系人和位置
联系人
| 联系人：Raf Bisschops，医学博士，博士 | 016344218 | raf.bisschops@uzleuven.be | |
| 联系人：医学博士Pieter Sinonquel | 016343982 | pieter.sinonquel@uzleuven.be |
位置
| 比利时 | |
| 大学医院鲁汶 | 招募 |
| 鲁汶，弗拉姆斯 - 布拉伯特，比利时，3000 | |
| 联系人：heidi sterckx ctc@uzleuven.be | |
| 联系人：hendriks ctc@uzleuven.be | |
赞助商和合作者
Ziekenhuizen Leuven大学
Nuovo Regina Margherita医院，意大利罗马
德国雷根斯堡的KrankenhausBarmherzigeBrüder
中心医院的大学，法国南特的南特大学
Centrum onkologii-instytut im。马里·斯克洛德斯基（MariiSkłodowskiej-curie）
英国朴次茅斯港口朴茨茅斯医院
荷兰阿姆斯特丹大学医学中心
比利时根特大学医院根特
调查人员
| 首席研究员： | Raf Bisschops，医学博士，博士 | Ziekenhuizen Leuven大学 |
| 追踪信息 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交的日期ICMJE | 2020年6月18日 | ||||||||
| 第一个发布日期icmje | 2020年6月22日 | ||||||||
| 上次更新发布日期 | 2021年4月28日 | ||||||||
| 实际学习开始日期ICMJE | 2020年10月13日 | ||||||||
| 估计的初级完成日期 | 2022年2月1日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||||||
| 当前的主要结果度量ICMJE | 与内窥镜诊断作为金标准的内镜诊断相比，人工智能工具在单次通过结肠镜检查过程中进行的总息肉检测[时间范围：1.5年] | ||||||||
| 原始主要结果措施ICMJE | 与电流相同 | ||||||||
| 改变历史 | |||||||||
| 当前的次要结果度量ICMJE |
| ||||||||
| 原始的次要结果措施ICMJE | 与电流相同 | ||||||||
| 当前其他预先指定的结果指标 |
| ||||||||
| 原始其他预先指定的结果指标 | 与电流相同 | ||||||||
| 描述性信息 | |||||||||
| 简短的标题ICMJE | 息肉检测中人工智能的临床验证 | ||||||||
| 官方标题ICMJE | 息肉检测中人工智能的临床验证 | ||||||||
| 简要摘要 | 这项研究是一项开放式标签，无盲的非随机介入研究，将研究人工智能工具与当前的“黄金标准”进行了比较：将在一项训练有素的内窥镜医生的一项预定结肠镜检查过程中获得数据获取。在插入过程中，不会采取任何行动，在护理标准后进行结肠镜检查。一旦开始提取，第二个观察者（不是训练有素的内窥镜医生，而是接受息肉训练的人）将启动与内窥镜塔相连的床旁人工智能（AI）工具，以进行检测。该第二个观察者在评估内窥镜图像以定义AI工具的结果方面进行了训练。由于第二个观察者观看了单独的AI屏幕，因此内镜师对AI结果视而不见。当AI系统未被内镜师识别的AI系统进行检测时，将要求内镜医生重新分配相同的检测并重新评估病变以及可能需要进行治疗作用。所有检测均由第二观察者分别计数和分类。在组织学评估标准后，将删除所有息肉检测。整个结肠镜检查是通过单独的链接视频记录记录的。 | ||||||||
| 详细说明 | 这是一项研究人员发起的非随机前瞻性介入试验，以验证新型的最先进的计算机辅助检测（CADE）工具，用于在常规诊断结肠镜检查中作为第二观察者实施的直肠息肉' target='_blank'>结直肠息肉检测并评估其第二观察员日常内窥镜检查的可行性。连续参考筛查，监测或诊断结肠镜检查的患者将包括在内。 患者将接受训练有素的内镜医生进行的标准结肠镜检查。第二个不是训练有素的内窥镜医生的观察者将遵循床边AI-Tool上的程序来计算AI系统进行的检测数量，并将结果分类为正面或负面结果，如下（1）（1）（（1） 2）假阴性或（3）假阳性。如果检测到内镜医生看不到或不清楚第二观察者的AI系统，第二个观察者将要求重新评估指示的区域，以确定在第二次审视后，内镜医生是否必须采取额外的动作。将记录整个过程。 使用AI工具要考虑到的其他风险没有其他风险。结肠镜检查的一般风险（即：穿孔，出血或植物切除术后综合征）的普遍风险可能以与结肠镜检查相同的频率而无需使用该AI工具的频率。 所有患者在结肠镜检查过程中将获得标准的护理方案。 AI系统只能对患者产生有益的结果，更好的息肉检测，因为与我们的试验试验中的高检测内镜相比，它在准确性方面已显示出非内部的效果 | ||||||||
| 研究类型ICMJE | 介入 | ||||||||
| 研究阶段ICMJE | 不适用 | ||||||||
| 研究设计ICMJE | 分配：N/A 干预模型：单一组分配 干预模型描述： 这是一项研究人员发起的非随机前瞻性介入试验，以验证新型的最先进的计算机辅助检测（CADE）工具，用于在常规诊断结肠镜检查中作为第二观察者实施的直肠息肉' target='_blank'>结直肠息肉检测并评估其第二观察员日常内窥镜检查的可行性。 掩蔽：无（打开标签）主要目的：诊断 | ||||||||
| 条件ICMJE | 结肠息肉 | ||||||||
| 干预ICMJE | 设备：人工智能图像处理 患者将接受训练有素的内镜医生进行的标准结肠镜检查。第二个不是训练有素的内窥镜医生的观察者将遵循床边AI-Tool上的程序来计算AI系统进行的检测数量，并将结果分类为正面或负面结果，如下（1）（1）（（1） 2）假阴性或（3）假阳性。 | ||||||||
| 研究臂ICMJE | 实验：AI手臂 这项研究中只有一只手臂。每个符合这项研究的患者 干预：设备：人工智能图像处理 | ||||||||
| 出版物 * | 不提供 | ||||||||
*包括由数据提供商提供的出版物以及Medline中临床标识符（NCT编号）的出版物。 | |||||||||
| 招聘信息 | |||||||||
| 招聘状态ICMJE | 招募 | ||||||||
| 估计注册ICMJE | 1200 | ||||||||
| 原始估计注册ICMJE | 与电流相同 | ||||||||
| 估计的研究完成日期ICMJE | 2022年12月31日 | ||||||||
| 估计的初级完成日期 | 2022年2月1日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||||||
| 资格标准ICMJE | 纳入标准：
研究包容的排除标准 研究分析的排除标准
| ||||||||
| 性别/性别ICMJE |
| ||||||||
| 年龄ICMJE | 40岁以上（成人，老年人） | ||||||||
| 接受健康的志愿者ICMJE | 是的 | ||||||||
| 联系ICMJE |
| ||||||||
| 列出的位置国家ICMJE | 比利时 | ||||||||
| 删除了位置国家 | |||||||||
| 管理信息 | |||||||||
| NCT编号ICMJE | NCT04442607 | ||||||||
| 其他研究ID编号ICMJE | S64243 | ||||||||
| 有数据监测委员会 | 是的 | ||||||||
| 美国FDA调节的产品 |
| ||||||||
| IPD共享语句ICMJE |
| ||||||||
| 责任方 | Ziekenhuizen Leuven大学 | ||||||||
| 研究赞助商ICMJE | Ziekenhuizen Leuven大学 | ||||||||
| 合作者ICMJE |
| ||||||||
| 研究人员ICMJE |
| ||||||||
| PRS帐户 | Ziekenhuizen Leuven大学 | ||||||||
| 验证日期 | 2021年4月 | ||||||||
国际医学期刊编辑委员会和世界卫生组织ICTRP要求的ICMJE数据要素 | |||||||||
研究描述
简要摘要：
这项研究是一项开放式标签，无盲的非随机介入研究，将研究人工智能工具与当前的“黄金标准”进行了比较：将在一项训练有素的内窥镜医生的一项预定结肠镜检查过程中获得数据获取。在插入过程中，不会采取任何行动，在护理标准后进行结肠镜检查。一旦开始提取，第二个观察者（不是训练有素的内窥镜医生，而是接受息肉训练的人）将启动与内窥镜塔相连的床旁人工智能（AI）工具，以进行检测。该第二个观察者在评估内窥镜图像以定义AI工具的结果方面进行了训练。由于第二个观察者观看了单独的AI屏幕，因此内镜师对AI结果视而不见。当AI系统未被内镜师识别的AI系统进行检测时，将要求内镜医生重新分配相同的检测并重新评估病变以及可能需要进行治疗作用。所有检测均由第二观察者分别计数和分类。在组织学评估标准后，将删除所有息肉检测。整个结肠镜检查是通过单独的链接视频记录记录的。
| 病情或疾病 | 干预/治疗 | 阶段 |
|---|---|---|
| 结肠息肉 | 设备：人工智能图像处理 | 不适用 |
详细说明：
这是一项研究人员发起的非随机前瞻性介入试验，以验证新型的最先进的计算机辅助检测（CADE）工具，用于在常规诊断结肠镜检查中作为第二观察者实施的直肠息肉' target='_blank'>结直肠息肉检测并评估其第二观察员日常内窥镜检查的可行性。连续参考筛查，监测或诊断结肠镜检查的患者将包括在内。
患者将接受训练有素的内镜医生进行的标准结肠镜检查。第二个不是训练有素的内窥镜医生的观察者将遵循床边AI-Tool上的程序来计算AI系统进行的检测数量，并将结果分类为正面或负面结果，如下（1）（1）（（1） 2）假阴性或（3）假阳性。如果检测到内镜医生看不到或不清楚第二观察者的AI系统，第二个观察者将要求重新评估指示的区域，以确定在第二次审视后，内镜医生是否必须采取额外的动作。将记录整个过程。
使用AI工具要考虑到的其他风险没有其他风险。结肠镜检查的一般风险（即：穿孔，出血或植物切除术后综合征）的普遍风险可能以与结肠镜检查相同的频率而无需使用该AI工具的频率。
所有患者在结肠镜检查过程中将获得标准的护理方案。 AI系统只能对患者产生有益的结果，更好的息肉检测，因为与我们的试验试验中的高检测内镜相比，它在准确性方面已显示出非内部的效果
学习规划
| 研究类型 ： | 介入（临床试验） |
| 估计入学人数 ： | 1200名参与者 |
| 分配： | N/A。 |
| 干预模型： | 单组分配 |
| 干预模型描述： | 这是一项研究人员发起的非随机前瞻性介入试验，以验证新型的最先进的计算机辅助检测（CADE）工具，用于在常规诊断结肠镜检查中作为第二观察者实施的直肠息肉' target='_blank'>结直肠息肉检测并评估其第二观察员日常内窥镜检查的可行性。 |
| 掩蔽： | 无（打开标签） |
| 主要意图： | 诊断 |
| 官方标题： | 息肉检测中人工智能的临床验证 |
| 实际学习开始日期 ： | 2020年10月13日 |
| 估计的初级完成日期 ： | 2022年2月1日 |
| 估计 学习完成日期 ： | 2022年12月31日 |
武器和干预措施
| 手臂 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 实验：AI手臂 这项研究中只有一只手臂。每个符合这项研究的患者 | 设备：人工智能图像处理 患者将接受训练有素的内镜医生进行的标准结肠镜检查。第二个不是训练有素的内窥镜医生的观察者将遵循床边AI-Tool上的程序来计算AI系统进行的检测数量，并将结果分类为正面或负面结果，如下（1）（1）（（1） 2）假阴性或（3）假阳性。 |
结果措施
主要结果指标 ：
- 与内窥镜诊断作为金标准的内镜诊断相比，人工智能工具在单次通过结肠镜检查过程中进行的总息肉检测[时间范围：1.5年]
次要结果度量 ：
- 与内镜医生的息肉检测相比，通过组织学诊断作为金标准，人工智能工具在单次通过结肠镜检查过程中进行了总息肉检测。 [时间范围：1。5年]
- 人工智能以内镜诊断为金标准的额外检测到的息肉数量。 [时间范围：1。5年]
- 通过组织学诊断作为黄金标准的人工智能检测到的额外检测到的息肉数[时间范围：1。5年]
- 内窥镜医生的息肉率定义为结肠镜检查期间息肉的附加检测[时间范围：1。5年]
- 清洁提取期间的假阳性率。 [时间范围：1。5年]
其他结果措施：
- 波士顿肠的制备评分与结肠镜检查期间的假阳性检测数量之间的相关性[时间范围：1。5年]
- 内窥镜医生的历史腺瘤检测率与人工智能系统的额外检测数量和假阴性检测的数量之间的相关性。 [时间范围：1。5年]
- 息肉大小和假阴性数量与其他检测的相关性[时间范围：1。5年]
- 巴黎分类与假否定的数量和其他检测之间的相关性。 [时间范围：1。5年]
- 每个结肠镜检查的总息肉总数与其他检测之间的相关性。 [时间范围：1。5年]
- 内镜医生的经验与其他检测[时间范围：1。5年]之间的相关性
资格标准
| 有资格学习的年龄： | 40岁以上（成人，老年人） |
| 有资格学习的男女： | 全部 |
| 接受健康的志愿者： | 是的 |
标准
联系人和位置
联系人
| 联系人：Raf Bisschops，医学博士，博士 | 016344218 | raf.bisschops@uzleuven.be | |
| 联系人：医学博士Pieter Sinonquel | 016343982 | pieter.sinonquel@uzleuven.be |
位置
| 比利时 | |
| 大学医院鲁汶 | 招募 |
| 鲁汶，弗拉姆斯 - 布拉伯特，比利时，3000 | |
| 联系人：heidi sterckx ctc@uzleuven.be | |
| 联系人：hendriks ctc@uzleuven.be | |
赞助商和合作者
Ziekenhuizen Leuven大学
Nuovo Regina Margherita医院，意大利罗马
德国雷根斯堡的KrankenhausBarmherzigeBrüder
中心医院的大学，法国南特的南特大学
Centrum onkologii-instytut im。马里·斯克洛德斯基（MariiSkłodowskiej-curie）
英国朴次茅斯港口朴茨茅斯医院
荷兰阿姆斯特丹大学医学中心
比利时根特大学医院根特
调查人员
| 首席研究员： | Raf Bisschops，医学博士，博士 | Ziekenhuizen Leuven大学 |
| 追踪信息 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交的日期ICMJE | 2020年6月18日 | ||||||||
| 第一个发布日期icmje | 2020年6月22日 | ||||||||
| 上次更新发布日期 | 2021年4月28日 | ||||||||
| 实际学习开始日期ICMJE | 2020年10月13日 | ||||||||
| 估计的初级完成日期 | 2022年2月1日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||||||
| 当前的主要结果度量ICMJE | 与内窥镜诊断作为金标准的内镜诊断相比，人工智能工具在单次通过结肠镜检查过程中进行的总息肉检测[时间范围：1.5年] | ||||||||
| 原始主要结果措施ICMJE | 与电流相同 | ||||||||
| 改变历史 | |||||||||
| 当前的次要结果度量ICMJE |
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| 原始的次要结果措施ICMJE | 与电流相同 | ||||||||
| 当前其他预先指定的结果指标 |
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| 原始其他预先指定的结果指标 | 与电流相同 | ||||||||
| 描述性信息 | |||||||||
| 简短的标题ICMJE | 息肉检测中人工智能的临床验证 | ||||||||
| 官方标题ICMJE | 息肉检测中人工智能的临床验证 | ||||||||
| 简要摘要 | 这项研究是一项开放式标签，无盲的非随机介入研究，将研究人工智能工具与当前的“黄金标准”进行了比较：将在一项训练有素的内窥镜医生的一项预定结肠镜检查过程中获得数据获取。在插入过程中，不会采取任何行动，在护理标准后进行结肠镜检查。一旦开始提取，第二个观察者（不是训练有素的内窥镜医生，而是接受息肉训练的人）将启动与内窥镜塔相连的床旁人工智能（AI）工具，以进行检测。该第二个观察者在评估内窥镜图像以定义AI工具的结果方面进行了训练。由于第二个观察者观看了单独的AI屏幕，因此内镜师对AI结果视而不见。当AI系统未被内镜师识别的AI系统进行检测时，将要求内镜医生重新分配相同的检测并重新评估病变以及可能需要进行治疗作用。所有检测均由第二观察者分别计数和分类。在组织学评估标准后，将删除所有息肉检测。整个结肠镜检查是通过单独的链接视频记录记录的。 | ||||||||
| 详细说明 | 这是一项研究人员发起的非随机前瞻性介入试验，以验证新型的最先进的计算机辅助检测（CADE）工具，用于在常规诊断结肠镜检查中作为第二观察者实施的直肠息肉' target='_blank'>结直肠息肉检测并评估其第二观察员日常内窥镜检查的可行性。连续参考筛查，监测或诊断结肠镜检查的患者将包括在内。 患者将接受训练有素的内镜医生进行的标准结肠镜检查。第二个不是训练有素的内窥镜医生的观察者将遵循床边AI-Tool上的程序来计算AI系统进行的检测数量，并将结果分类为正面或负面结果，如下（1）（1）（（1） 2）假阴性或（3）假阳性。如果检测到内镜医生看不到或不清楚第二观察者的AI系统，第二个观察者将要求重新评估指示的区域，以确定在第二次审视后，内镜医生是否必须采取额外的动作。将记录整个过程。 使用AI工具要考虑到的其他风险没有其他风险。结肠镜检查的一般风险（即：穿孔，出血或植物切除术后综合征）的普遍风险可能以与结肠镜检查相同的频率而无需使用该AI工具的频率。 所有患者在结肠镜检查过程中将获得标准的护理方案。 AI系统只能对患者产生有益的结果，更好的息肉检测，因为与我们的试验试验中的高检测内镜相比，它在准确性方面已显示出非内部的效果 | ||||||||
| 研究类型ICMJE | 介入 | ||||||||
| 研究阶段ICMJE | 不适用 | ||||||||
| 研究设计ICMJE | 分配：N/A 干预模型：单一组分配 干预模型描述： 这是一项研究人员发起的非随机前瞻性介入试验，以验证新型的最先进的计算机辅助检测（CADE）工具，用于在常规诊断结肠镜检查中作为第二观察者实施的直肠息肉' target='_blank'>结直肠息肉检测并评估其第二观察员日常内窥镜检查的可行性。 掩蔽：无（打开标签）主要目的：诊断 | ||||||||
| 条件ICMJE | 结肠息肉 | ||||||||
| 干预ICMJE | 设备：人工智能图像处理 患者将接受训练有素的内镜医生进行的标准结肠镜检查。第二个不是训练有素的内窥镜医生的观察者将遵循床边AI-Tool上的程序来计算AI系统进行的检测数量，并将结果分类为正面或负面结果，如下（1）（1）（（1） 2）假阴性或（3）假阳性。 | ||||||||
| 研究臂ICMJE | 实验：AI手臂 这项研究中只有一只手臂。每个符合这项研究的患者 干预：设备：人工智能图像处理 | ||||||||
| 出版物 * | 不提供 | ||||||||
*包括由数据提供商提供的出版物以及Medline中临床标识符（NCT编号）的出版物。 | |||||||||
| 招聘信息 | |||||||||
| 招聘状态ICMJE | 招募 | ||||||||
| 估计注册ICMJE | 1200 | ||||||||
| 原始估计注册ICMJE | 与电流相同 | ||||||||
| 估计的研究完成日期ICMJE | 2022年12月31日 | ||||||||
| 估计的初级完成日期 | 2022年2月1日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||||||
| 资格标准ICMJE | 纳入标准：
研究包容的排除标准 研究分析的排除标准
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| 性别/性别ICMJE |
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| 年龄ICMJE | 40岁以上（成人，老年人） | ||||||||
| 接受健康的志愿者ICMJE | 是的 | ||||||||
| 联系ICMJE |
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| 列出的位置国家ICMJE | 比利时 | ||||||||
| 删除了位置国家 | |||||||||
| 管理信息 | |||||||||
| NCT编号ICMJE | NCT04442607 | ||||||||
| 其他研究ID编号ICMJE | S64243 | ||||||||
| 有数据监测委员会 | 是的 | ||||||||
| 美国FDA调节的产品 |
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| IPD共享语句ICMJE |
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| 责任方 | Ziekenhuizen Leuven大学 | ||||||||
| 研究赞助商ICMJE | Ziekenhuizen Leuven大学 | ||||||||
| 合作者ICMJE |
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| 研究人员ICMJE |
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| PRS帐户 | Ziekenhuizen Leuven大学 | ||||||||
| 验证日期 | 2021年4月 | ||||||||
国际医学期刊编辑委员会和世界卫生组织ICTRP要求的ICMJE数据要素 | |||||||||
