Vztah mezi citlivostí na hormony a zobrazováním idiopatické intersticiální pneumonie umělou inteligencí (IIP)
23. listopadu 2021 aktualizováno: Peking University Third Hospital
Aplikace algoritmu hlubokého učení umělé inteligence k analýze vztahu mezi hormonální senzitivitou idiopatické intersticiální pneumonie a zobrazovacími znaky CT s vysokým rozlišením.
Přehled studie
Postavení
Dokončeno
Podmínky
Intervence / Léčba
Detailní popis
Metody: byly retrospektivně analyzovány lékařské záznamy a CT snímky hrudníku s vysokým rozlišením pacientů s idiopatickou intersticiální pneumonií přijatých na respirační oddělení 3. nemocnice Pekingské univerzity od 1. června 2012 do 31. prosince 2020. Aplikace hlubokého učení umělé inteligence Metoda neuronové konvoluce sítě k vytvoření technologie rozpoznávání různých zobrazovacích funkcí. Model byl vytvořen včetně broušeného skla, pletiva, voštiny, uzlíku nebo konsolidace.
Pacienti s IIP byli rozděleni do skupiny citlivé na hormony a skupiny necitlivé na hormony podle toho, zda bylo užívání hormonu účinné či ne. K analýze korelace mezi statisticky významnými parametry a citlivostí na hormony byla použita logistická regresní analýza. Ke stanovení korelačního modelu byla použita umělá inteligence mezi zobrazovacími funkcemi a klinickými údaji a hormonální citlivostí.
Typ studie
Pozorovací
Zápis (Aktuální)
150
Kontakty a umístění
Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.
Studijní místa
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Čína, 100191
- Peking University Third Hospital
-
-
Kritéria účasti
Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
18 let až 90 let (Dospělý, Starší dospělý)
Přijímá zdravé dobrovolníky
Ne
Pohlaví způsobilá ke studiu
Všechno
Metoda odběru vzorků
Vzorek nepravděpodobnosti
Studijní populace
Od 1. června 2012 do 31. prosince 2020 byli všichni hospitalizovaní pacienti s IIP přijati na oddělení respirační a intenzivní péče 3. nemocnice Pekingské univerzity.
Celkový počet pacientů je 150, 45 pacientů užívajících hormon, průměrný věk 62 let, 21 mužů.
Popis
Kritéria pro zařazení:
Klinicko-patologicko-radiologická diagnostika idiopatické intersticiální pneumonie Byla použita hormonální terapie; Údaje z následného sledování byly úplné a bylo možné posoudit účinek užívání hormonů.
Kritéria vyloučení:
onemocnění plicní infekce; Srdeční selhání; onemocnění pojivové tkáně; IIP bez hormonální terapie; IIP, ale údaje z následného sledování byly neúplné a účinek užívání hormonů nebylo možné posoudit.
Studijní plán
Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Hormonálně citlivá skupina
Prednison, 0,5 mg/kgqd, 3-6 měsíců
|
Broušené sklo, voština, síťování, konsolidace
|
|
Skupina hormonální necitlivosti
Prednison, 0,5 mg/kgqd, 3-6 měsíců
|
Broušené sklo, voština, síťování, konsolidace
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
klinická data a poměry zobrazovacích funkcí v obou skupinách
Časové okno: 3-6 měsíců po medikaci
|
klinické údaje včetně věku, pohlaví, příznaků, příznaků, historie kouření, komplikací, laboratorního vyšetření, funkce plic.
Zobrazovací funkce včetně neprůhlednosti zabroušeného skla, síťování, voštiny a konsolidace.
|
3-6 měsíců po medikaci
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
vztah mezi poměry zobrazovacích funkcí a hormonální citlivostí
Časové okno: 3-6 měsíců po medikaci
|
Logistická regrese analyzující vztah mezi poměry zobrazovacích funkcí a hormonální citlivostí.
|
3-6 měsíců po medikaci
|
Další výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
vývoj modelu algoritmu umělé inteligence
Časové okno: 3-6 měsíců po medikaci
|
K vytvoření modelu rozpoznávání různých zobrazovacích prvků byla použita metoda U-net hlubokého učení konvoluční neuronové sítě (CNN).
Zobrazovací funkce zahrnují neprůhlednost zabroušeného skla, síťování, voštinu a konsolidaci.
S plošným poměrem zobrazovacích vlastností dvou skupin jako vstupu a hormonální účinnosti jako výstupu byl korelační model mezi zobrazovacími vlastnostmi a hormonální citlivostí stanoven pomocí algoritmu umělé inteligence k nejbližšímu sousedovi (KNN) a podpůrného vektorového stroje (SVM). algoritmus.
|
3-6 měsíců po medikaci
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
Sponzor
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Bei He, Peking University Third Hospital Respiratory and critical care department
Termíny studijních záznamů
Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
30. prosince 2019
Primární dokončení (Aktuální)
1. června 2021
Dokončení studie (Aktuální)
30. června 2021
Termíny zápisu do studia
První předloženo
30. června 2021
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
23. listopadu 2021
První zveřejněno (Aktuální)
7. prosince 2021
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
7. prosince 2021
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
23. listopadu 2021
Naposledy ověřeno
1. června 2021
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- LM2019173
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
NE
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Ne
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Ne
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .