Aplicación de la Imagen Hiperespectral en el Diagnóstico de Enfermedades Glomerulares
29 de abril de 2023 actualizado por: Zunsong Wang, Qianfoshan Hospital
Se recolectaron muestras de orina de la mañana de pacientes con nefropatía IgA, nefropatía membranosa idiopática, nefropatía diabética y nefropatía degenerativa mínima confirmada por biopsia renal con aguja en nuestro hospital desde noviembre de 2020 hasta enero de 2022.
Al escanear las muestras de orina de la mañana de los pacientes correspondientes con un generador de imágenes microhiperespectrales, se utilizó el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para clasificar las imágenes microhiperespectrales, y la precisión de la clasificación fue superior al 85 %.
Por lo tanto, la tecnología de imágenes hiperespectrales podría usarse como un medio de diagnóstico no invasivo para ayudar en el diagnóstico de enfermedades glomerulares.
Descripción general del estudio
Estado
Aún no reclutando
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
80
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Estudio Contacto
- Nombre: Wang Zongsong
- Número de teléfono: 18660190175
- Correo electrónico: wzsong3@163.com
Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
18 años a 90 años (Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
No
Método de muestreo
Muestra de probabilidad
Población de estudio
Los pacientes con proteinuria masiva fueron diagnosticados como nefropatía IgA, nefropatía membranosa idiopática, nefropatía diabética y nefropatía por cambios mínimos mediante biopsia renal.
Descripción
Criterios de inclusión:
- mayores de 18 años;
- Pacientes con nefropatía IgA, nefropatía membranosa idiopática, nefropatía diabética, nefropatía por cambios mínimos confirmada por biopsia renal;
- No haber recibido terapia hormonal y/o inmunosupresora antes de la biopsia renal;
- Datos clínicos completos, todos firmaron el "Certificado de admisión del Hospital Qianfoshan de la provincia de Shandong" y acordaron utilizar la información médica relevante, el examen de muestras biológicas y los resultados del examen para la investigación científica.
Criterio de exclusión:
- Existen factores causantes de la nefropatía membranosa secundaria, tales como enfermedades inmunitarias (lupus eritematoso sistémico), tumores/infecciones (hepatitis viral), fármacos o venenos, etc.;
- Infección grave: fiebre, tos y expectoración, dolor de garganta, dolor abdominal, diarrea, ántrax y forúnculo y otras manifestaciones clínicas de infección de piel y tejidos blandos, recuento de glóbulos blancos de rutina fuera del rango normal (10×109/L);
- Enfermedad cardiovascular grave: incluida la insuficiencia cardíaca crónica de grado 3 o superior y diversas arritmias;
- Enfermedades infecciosas: hepatitis activa, SIDA, sífilis, etc.;
- Evidencia tumoral: se ha encontrado que existe un determinado tumor o manifestaciones clínicas, marcadores tumorales, etc., que sugieran la posibilidad de tumor.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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nefropatía diabética
Se recogieron muestras de orina de pacientes con nefropatía por IgA, nefropatía membranosa idiopática, nefropatía diabética y nefropatía por cambios mínimos.
Las muestras fueron centrifugadas y congeladas en un refrigerador a -80 grados centígrados.
Las imágenes se dividieron en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba en una proporción fija.
Las imágenes digitales se ingresaron en modelos de clasificación como una red neuronal convolucional unidimensional para aprender y probar.
El conjunto de entrenamiento se utilizó para el entrenamiento y la iteración de parámetros del modelo de diagnóstico de fluidos no invasivo de inteligencia artificial, y el conjunto de prueba se utilizó para el reconocimiento e interpretación del modelo.
La matriz de confusión, la precisión y la curva ROC se calcularon a través de los resultados de la interpretación para evaluar el desempeño del modelo.
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Sistema de imágenes microscópicas hiperespectrales
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nefropatía por cambios mínimos
Se recogieron muestras de orina de pacientes con nefropatía por IgA, nefropatía membranosa idiopática, nefropatía diabética y nefropatía por cambios mínimos.
Las muestras fueron centrifugadas y congeladas en un refrigerador a -80 grados centígrados.
Las imágenes se dividieron en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba en una proporción fija.
Las imágenes digitales se ingresaron en modelos de clasificación como una red neuronal convolucional unidimensional para aprender y probar.
El conjunto de entrenamiento se utilizó para el entrenamiento y la iteración de parámetros del modelo de diagnóstico de fluidos no invasivo de inteligencia artificial, y el conjunto de prueba se utilizó para el reconocimiento e interpretación del modelo.
La matriz de confusión, la precisión y la curva ROC se calcularon a través de los resultados de la interpretación para evaluar el desempeño del modelo.
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Sistema de imágenes microscópicas hiperespectrales
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Nefropatía por IgA
Se recogieron muestras de orina de pacientes con nefropatía por IgA, nefropatía membranosa idiopática, nefropatía diabética y nefropatía por cambios mínimos.
Las muestras fueron centrifugadas y congeladas en un refrigerador a -80 grados centígrados.
Las imágenes se dividieron en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba en una proporción fija.
Las imágenes digitales se ingresaron en modelos de clasificación como una red neuronal convolucional unidimensional para aprender y probar.
El conjunto de entrenamiento se utilizó para el entrenamiento y la iteración de parámetros del modelo de diagnóstico de fluidos no invasivo de inteligencia artificial, y el conjunto de prueba se utilizó para el reconocimiento e interpretación del modelo.
La matriz de confusión, la precisión y la curva ROC se calcularon a través de los resultados de la interpretación para evaluar el desempeño del modelo.
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Sistema de imágenes microscópicas hiperespectrales
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nefropatía membranosa idiopática
Se recogieron muestras de orina de pacientes con nefropatía por IgA, nefropatía membranosa idiopática, nefropatía diabética y nefropatía por cambios mínimos.
Las muestras fueron centrifugadas y congeladas en un refrigerador a -80 grados centígrados.
Las imágenes se dividieron en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba en una proporción fija.
Las imágenes digitales se ingresaron en modelos de clasificación como una red neuronal convolucional unidimensional para aprender y probar.
El conjunto de entrenamiento se utilizó para el entrenamiento y la iteración de parámetros del modelo de diagnóstico de fluidos no invasivo de inteligencia artificial, y el conjunto de prueba se utilizó para el reconocimiento e interpretación del modelo.
La matriz de confusión, la precisión y la curva ROC se calcularon a través de los resultados de la interpretación para evaluar el desempeño del modelo.
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Sistema de imágenes microscópicas hiperespectrales
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Imagen microhiperespectral de muestra de orina
Periodo de tiempo: 2023.4-2023.10
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Imágenes microhiperespectrales de muestras de orina de pacientes con cuatro enfermedades glomerulares diferentes antes del tratamiento
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2023.4-2023.10
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
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Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Anticipado)
30 de mayo de 2023
Finalización primaria (Anticipado)
20 de agosto de 2023
Finalización del estudio (Anticipado)
20 de septiembre de 2023
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
18 de marzo de 2023
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
31 de marzo de 2023
Publicado por primera vez (Actual)
4 de abril de 2023
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
3 de mayo de 2023
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
29 de abril de 2023
Última verificación
1 de abril de 2023
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
- Enfermedades del sistema inmunológico
- Enfermedades autoinmunes
- Enfermedades Renales
- Enfermedades urológicas
- Enfermedades del sistema endocrino
- Complicaciones de la diabetes
- Diabetes mellitus
- Nefritis
- Nefropatías diabéticas
- Glomerulonefritis
- Glomerulonefritis, IGA
- Nefrosis
- Glomerulonefritis Membranosa
- Nefrosis Lipoide
Otros números de identificación del estudio
- liquid biopsy-glomerulopathy
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
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