Меню
Идёт набор NCT07158372

Research on Identifying Critical Surgical Anatomy in Cholecystectomy Videos Based on Deep Learning

— Наблюдательное Cholecystectomy Surgical Video Identification

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: AI-assisted Intraoperative Anatomy Analysis.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Cholecystectomy, Surgical Video Identification. Базовые параметры: от 18 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Китай
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Обзор

Laparoscopic cholecystectomy is a common surgical procedure, but it carries the potential for bile duct injury and other surgical risks. To provide visual assistance to surgeons during surgery and mitigate these risks, this research project aims to develop a real-time object recognition algorithm based on deep learning technology. This algorithm will label key anatomical structures in laparoscopic cholecystectomy videos, providing surgeons with immediate information on dangerous and safe areas.

Подробное описание

Laparoscopic cholecystectomy is a common surgical procedure, but it carries the potential for bile duct injury and other surgical risks. To provide visual assistance to surgeons during surgery and mitigate these risks, this research project aims to develop a real-time object recognition algorithm based on deep learning technology. This algorithm will label key anatomical structures in laparoscopic cholecystectomy videos, providing surgeons with immediate information on dangerous and safe areas.

Вмешательства

  • Диагностический тест AI-assisted Intraoperative Anatomy Analysis
    This is a prospective study on patients aged 18 years or more diagnosed with laparoscopic cholecystectomy. We will collect information such as laparoscopic cholecystectomy videos and procedure type, excluding patients who did not undergo surgery at the original hospital or whose videos were blurry.

Первичные конечные точки

  • Dice Similarity Coefficient [Срок оценки: 3 years]
  • Mean Intersection over Union [Срок оценки: 3 years]
  • Global Accuracy [Срок оценки: 3 years]
Вторичные конечные точки (1)
  • Inference Latency [Срок оценки: 3 years]

Критерии участия

Критерии включения

  • Patients aged 18 or above who are diagnosed by a doctor as needing laparoscopic cholecystectomy

Критерии исключения

  • Patients who did not undergo surgery at the original hospital and those whose videos were blurry were excluded.

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Китай · 5 центров
  • The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University — Чжэнчжоу
  • Beijing Anzhen Hospital, Capital Medical University — Пекин
  • Beijing Luhe Hospital, Capital Medical University — Пекин
  • Peking university people's hospital — Пекин
  • Shanghai East Hospital of Tongji University — Шанхай

Идентификаторы

NCT: NCT07158372 · CASMI007

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗