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Anwendung der hyperspektralen Bildgebung in der Diagnostik glomerulärer Erkrankungen

29. April 2023 aktualisiert von: Zunsong Wang, Qianfoshan Hospital
Von November 2020 bis Januar 2022 wurden Morgenurinproben von Patienten mit IgA-Nephropathie, idiopathischer membranöser Nephropathie, diabetischer Nephropathie und minimaler degenerativer Nephropathie, bestätigt durch eine Nierennadelbiopsie, in unserem Krankenhaus gesammelt. Durch Scannen der Morgenurinproben entsprechender Patienten mit mikrohyperspektralem Bildgeber wurden maschinelles Lernen und Deep Learning verwendet, um mikrohyperspektrale Bilder zu klassifizieren, und die Klassifizierungsgenauigkeit war größer als 85 %. Somit könnte die hyperspektrale Bildgebungstechnologie als nicht-invasives diagnostisches Mittel verwendet werden, um die Diagnose von glomerulären Erkrankungen zu unterstützen.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

80

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

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

18 Jahre bis 90 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Patienten mit massiver Proteinurie wurden mittels Nierenbiopsie als IgA-Nephropathie, idiopathische membranöse Nephropathie, diabetische Nephropathie und Minimal-Change-Nephropathie diagnostiziert.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Über 18 Jahre alt;
  • Patienten mit IgA-Nephropathie, idiopathischer membranöser Nephropathie, diabetischer Nephropathie, Minimal-Change-Nephropathie, bestätigt durch Nierenbiopsie;
  • Hatte vor der Nierenbiopsie keine Hormon- und/oder immunsuppressive Therapie erhalten;
  • Vollständige klinische Daten, alle unterzeichneten die „Aufnahmebescheinigung des Qianfoshan-Krankenhauses der Provinz Shandong“ und stimmten zu, relevante medizinische Informationen, biologische Probenuntersuchungen und Untersuchungsergebnisse für die wissenschaftliche Forschung zu verwenden.

Ausschlusskriterien:

  • Es gibt Faktoren, die eine sekundäre membranöse Nephropathie verursachen, wie z. B. Immunerkrankungen (systemischer Lupus erythematodes), Tumore/Infektionen (virale Hepatitis), Medikamente oder Gifte usw.;
  • Schwere Infektion: Fieber, Husten und Auswurf, Halsschmerzen, Bauchschmerzen, Durchfall, Karbunkel und Furunkel und andere klinische Manifestationen von Haut- und Weichteilinfektionen, routinemäßige Anzahl weißer Blutkörperchen über dem normalen Bereich (10 × 109 / l);
  • Schwere kardiovaskuläre Erkrankung: einschließlich chronischer Herzinsuffizienz Grad 3 oder höher und verschiedene Arrhythmien;
  • Infektionskrankheiten: aktive Hepatitis, AIDS, Syphilis usw. ;
  • Tumornachweis: Es wurde festgestellt, dass ein bestimmter Tumor oder klinische Manifestationen, Tumormarker usw. auf die Möglichkeit eines Tumors hindeuten.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
diabetische Nephropathie
Urinproben wurden von Patienten mit IgA-Nephropathie, idiopathischer membranöser Nephropathie, diabetischer Nephropathie und Minimal-Change-Nephropathie gesammelt. Die Proben wurden zentrifugiert und in einem Kühlschrank bei -80 Grad Celsius eingefroren. Die Bilder wurden in einem festen Verhältnis in einen Trainingssatz und einen Testsatz aufgeteilt. Die digitalen Bilder wurden zum Lernen und Testen in Klassifikationsmodelle wie etwa eindimensionale neuronale Faltungsnetze eingegeben. Das Trainingsset wurde für das Training und die Parameteriteration des nicht-invasiven Flüssigkeitsdiagnosemodells mit künstlicher Intelligenz verwendet, und das Testset wurde für die Erkennung und Interpretation des Modells verwendet. Die Konfusionsmatrix, Genauigkeit und ROC-Kurve wurden anhand der Interpretationsergebnisse berechnet, um die Leistung des Modells zu bewerten.
Diagnosetest: Mikroskopisches hyperspektrales Bildgebungssystem
Mikroskopisches hyperspektrales Bildgebungssystem
Minimal-Change-Nephropathie
Urinproben wurden von Patienten mit IgA-Nephropathie, idiopathischer membranöser Nephropathie, diabetischer Nephropathie und Minimal-Change-Nephropathie gesammelt. Die Proben wurden zentrifugiert und in einem Kühlschrank bei -80 Grad Celsius eingefroren. Die Bilder wurden in einem festen Verhältnis in einen Trainingssatz und einen Testsatz aufgeteilt. Die digitalen Bilder wurden zum Lernen und Testen in Klassifikationsmodelle wie etwa eindimensionale neuronale Faltungsnetze eingegeben. Das Trainingsset wurde für das Training und die Parameteriteration des nicht-invasiven Flüssigkeitsdiagnosemodells mit künstlicher Intelligenz verwendet, und das Testset wurde für die Erkennung und Interpretation des Modells verwendet. Die Konfusionsmatrix, Genauigkeit und ROC-Kurve wurden anhand der Interpretationsergebnisse berechnet, um die Leistung des Modells zu bewerten.
Diagnosetest: Mikroskopisches hyperspektrales Bildgebungssystem
Mikroskopisches hyperspektrales Bildgebungssystem
IgA-Nephropathie
Urinproben wurden von Patienten mit IgA-Nephropathie, idiopathischer membranöser Nephropathie, diabetischer Nephropathie und Minimal-Change-Nephropathie gesammelt. Die Proben wurden zentrifugiert und in einem Kühlschrank bei -80 Grad Celsius eingefroren. Die Bilder wurden in einem festen Verhältnis in einen Trainingssatz und einen Testsatz aufgeteilt. Die digitalen Bilder wurden zum Lernen und Testen in Klassifikationsmodelle wie etwa eindimensionale neuronale Faltungsnetze eingegeben. Das Trainingsset wurde für das Training und die Parameteriteration des nicht-invasiven Flüssigkeitsdiagnosemodells mit künstlicher Intelligenz verwendet, und das Testset wurde für die Erkennung und Interpretation des Modells verwendet. Die Konfusionsmatrix, Genauigkeit und ROC-Kurve wurden anhand der Interpretationsergebnisse berechnet, um die Leistung des Modells zu bewerten.
Diagnosetest: Mikroskopisches hyperspektrales Bildgebungssystem
Mikroskopisches hyperspektrales Bildgebungssystem
idiopathische membranöse Nephropathie
Urinproben wurden von Patienten mit IgA-Nephropathie, idiopathischer membranöser Nephropathie, diabetischer Nephropathie und Minimal-Change-Nephropathie gesammelt. Die Proben wurden zentrifugiert und in einem Kühlschrank bei -80 Grad Celsius eingefroren. Die Bilder wurden in einem festen Verhältnis in einen Trainingssatz und einen Testsatz aufgeteilt. Die digitalen Bilder wurden zum Lernen und Testen in Klassifikationsmodelle wie etwa eindimensionale neuronale Faltungsnetze eingegeben. Das Trainingsset wurde für das Training und die Parameteriteration des nicht-invasiven Flüssigkeitsdiagnosemodells mit künstlicher Intelligenz verwendet, und das Testset wurde für die Erkennung und Interpretation des Modells verwendet. Die Konfusionsmatrix, Genauigkeit und ROC-Kurve wurden anhand der Interpretationsergebnisse berechnet, um die Leistung des Modells zu bewerten.
Diagnosetest: Mikroskopisches hyperspektrales Bildgebungssystem
Mikroskopisches hyperspektrales Bildgebungssystem

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Mikrohyperspektralbild einer Urinprobe
Zeitfenster: 2023.4-2023.10
Mikrohyperspektrale Bilder von Urinproben von Patienten mit vier verschiedenen glomerulären Erkrankungen vor der Behandlung
2023.4-2023.10

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Qianfoshan Hospital

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. Mai 2023

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

20. August 2023

Studienabschluss (Voraussichtlich)

20. September 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

18. März 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

31. März 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

4. April 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

3. Mai 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

29. April 2023

Zuletzt verifiziert

1. April 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • liquid biopsy-glomerulopathy

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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