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Anwendung von Deep Learning zur gemeinsamen Beurteilung der Embryonalentwicklung zur Verbesserung des Schwangerschaftsergebnisses des Embryotransfers

26. Dezember 2022 aktualisiert von: The Affiliated Nanjing Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School

Anwendung von Deep-Learning-Automatisierung basierend auf Zeitraffer-Bildgebung zur gemeinsamen Beurteilung der Embryoentwicklung zur Verbesserung des Schwangerschaftsergebnisses des einzelnen Blastozystentransfers

Ziel dieser Forschung ist es, die auf Zeitraffer-Bildgebung basierende Deep-Learning-Automatisierung anzuwenden, um die Embryoentwicklung gemeinsam zu bewerten, um die Konsistenz der Embryobewertung sicherzustellen und die Genauigkeit der Bewertung zu verbessern.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Diese Studie ist eine prospektive Beobachtungsstudie nach einer retrospektiven Analyse. Es handelt sich um eine monozentrische Studie ohne Randomisierung oder Blindheit. In der Frühphase werden 1000 Patienten aus drei Perioden der Embryokultur durch Zeitraffer gesammelt, um ein automatisiertes gemeinsames Bewertungssystem für den gesamten Prozess der Embryoentwicklung zu etablieren. In der späteren Phase werden die Patienten in zwei Gruppen eingeteilt: Zeitraffer-Bildgebung (TLI) + Bewertungsgruppe für künstliche Intelligenz (KI) und morphologische Bewertungsgruppe. An 100 Patientinnen wird am 5. Tag eine einzelne Blastozystentransplantation durchgeführt, um den Schwangerschaftsausgang zu verfolgen.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

100

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

20 Jahre bis 40 Jahre (Erwachsene)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Weiblich

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die Patienten sind unter 40 Jahre alt und benötigen einen künstlichen Eingriff, um Kinder zu bekommen

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • (1) Alter < 40 Jahre alt; (2) Routine-IVF-Zyklen; (3) Periodenzahl ≤ 2; (4) Die Anzahl der gesammelten Eizellen beträgt 5-15; (5) BMI: 18–25 kg/m 2 , follikelstimulierendes Hormon (FSH) ≤ 12 IE/l am dritten Tag; (6) Patientinnen mit mehr als 3 qualitativ hochwertigen Embryonen an Tag 3 und durchgeführter einzelner Blastozystentransplantation an Tag 5. (7) Patientin ohne Endometriumfaktoren.

Ausschlusskriterien:

  • (1) Genetische Präimplantationstests (PGT) sind aufgrund männlicher Unfruchtbarkeit, Ovulationszyklus und Chromosomenanomalien erforderlich; (2) es gibt systemische Erkrankungen von klinischer Bedeutung; (3) Bilder von Blastozysten werden nicht gebildet oder sind nicht verfügbar; (4) Unvollständige oder unklare Bilderfassung in prokaryotischen, mitotischen und Blastozystenphasen beeinträchtigte die KI-Auswertung.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: Sonstiges
  • Zeitperspektiven: Interessent

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
TLI+AI-Bewertungsgruppe
Diagnosetest: Automatische Bilderkennung
Eine Maschine, die automatisch aufgenommene Fotos verarbeitet
Morphologische Bewertungsgruppe
Diagnosetest: Manuelle Bewertungsgruppe
Manuelle Erkennung von Bildern

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Implantationsrate
Zeitfenster: 2022-2023
die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Implantation des Embryos in die Gebärmutter
2022-2023

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

The Affiliated Nanjing Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Voraussichtlich)

30. Dezember 2022

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

15. Dezember 2023

Studienabschluss (Voraussichtlich)

15. Juni 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

5. Dezember 2022

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

26. Dezember 2022

Zuerst gepostet (Schätzen)

4. Januar 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Schätzen)

4. Januar 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

26. Dezember 2022

Zuletzt verifiziert

1. November 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • wangshanshan820

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Ja

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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