Merkittävän maksafibroosin ennuste (PSLF)
tiistai 16. heinäkuuta 2024 päivittänyt: Huang Haijun
Multimodaalinen digitaalinen kuvafuusioteknologia, joka perustuu syvään oppimiseen merkittävän maksafibroosin ennustamiseen ja sen soveltamiseen monikeskustutkimuksessa
Konvoluutiohermoverkkoon (CNN) perustuvaa syväoppimismenetelmää käytettiin maksafibroosiluokituksen olennaisten piirteiden erottamiseen digitaalisten patologisten osien multimodaalisista tiedoista, kliinisistä parametreista ja biomarkkereista useissa olemassa olevissa maksapunktiotapauksissa. CNN:n U-Net-arkkitehtuuria käytettiin segmentoimaan ja erottamaan kliinisen lääketieteellisen kuvan piirteet.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Yksityiskohtainen kuvaus
Potilaille, joilla oli krooninen hepatiitti B, tehtiin B-ultraääniohjattu maksabiopsia, ja he jaettiin lievän maksafibroosin ryhmään (fibroosi aste 0-1, S1), merkittävän maksafibroosin ryhmään (fibroosi aste 2, S2), pitkälle edenneen maksafibroosin ryhmään ja varhaisen kirroosiryhmä (fibroosiaste 3-4, S3-4) patologisten tulosten mukaan. Tässä tutkimuksessa kerättiin vuosina 2018-2022 200 eriasteista maksafibroosipotilasta ja 200 normaalia vapaaehtoista ja heidän kliiniset biokemialliset tiedot, kuvantamistiedot Potilaiden patologiset mikroympäristön ominaisuudet, kuvantamisominaisuudet, kliiniset parametriominaisuudet ja muut tiedot poimittiin ja otettiin käyttöön opettaja-opiskelija-malliin perustuva tislausoppimismenetelmä multimodaalisen big data -analyysin kehittämiseksi ja rakentamiseksi. malli maksafibroosin tarkalle luokittelulle, jotta saavutetaan ei-invasiivinen älykäs maksafibroosin luokitusjärjestelmä.
Opintotyyppi
Havainnollistava
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
700
Yhteystiedot ja paikat
Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.
Opiskeluyhteys
- Nimi: Haijun Huang
- Puhelinnumero: 13758186635
- Sähköposti: huanghaijun0826@163.com
Opiskelupaikat
-
-
Zhejiang
-
Hangzhou, Zhejiang, Kiina, 310014
- Rekrytointi
- Haijun Huang
-
Ottaa yhteyttä:
- Haijun Huang
- Puhelinnumero: 13758186635
- Sähköposti: huanghaijun0826@163.com
-
-
Osallistumiskriteerit
Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Joo
Näytteenottomenetelmä
Ei-todennäköisyysnäyte
Tutkimusväestö
Potilas, jolla on krooninen hepatiitti B -maksafibroosi, joka on vahvistettu maksabiopsialla
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- Ikä 18-60 vuotta
- Kroonisen hepatiitti B:n diagnoosi on Kiinan vuoden 2019 kroonisen hepatiitti B:n ehkäisy- ja hoitoohjeiden diagnostisten kriteerien mukainen ja alkoholittoman rasvamaksan diagnoosi on Aasian ja Tyynenmeren hepatologiayhdistyksen ohjeiden mukainen.
- Kuvaus ei osoittanut maksasyöpää
Poissulkemiskriteerit:
- Maksabiopsialla on vasta-aiheita
- Maksapatologia ei täyttänyt kriteerejä
Opintosuunnitelma
Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
|---|
|
lievä fibroosi
S0-1
|
|
merkittävä maksafibroosi
S2
|
|
Pitkälle edennyt maksafibroosi
S3-4
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Mallin kehittäminen
Aikaikkuna: 2024.6.-2024.12
|
Potilaiden kuvantamisominaisuudet (kuten TT-skannaus, MRI, röntgenkuvaus jne.) ja kliiniset parametrit poimittiin, mukaan lukien väestön perusominaisuudet (kuten ikä, sukupuoli, rinnakkaissairaudet jne.), veren biokemialliset indikaattorit (kuten verensokeri). , lipidit, maksan toimintaindikaattorit jne.) ja veren sytologiset indikaattorit (kuten valkosolujen määrä, punasolujen määrä jne.).
Valmistunut tapausten valinta ja kohortin muodostaminen, multimodaalisten ominaisuuksien poimiminen ja mallin kehittäminen
|
2024.6.-2024.12
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Rakenna multimodaalinen big data maksafibroosin ennakkovaroituspilvialustan järjestelmä
Aikaikkuna: 2025.1.-2025.12
|
Aiomme suunnitella pilvialustan, jossa on tietojen tallennus-, käsittely- ja analysointikomponentteja.Valitse sopiva teknologiapino varmistaaksesi, että alustalla on kyky käsitellä laajamittaista dataa ja että sillä on hyvä skaalautuvuus ja suorituskyky.Aiemmin rakennettu multimodaalinen maksafibroosin tarkkuus kirjoitusmalli upotettiin sitten alustaan, jolloin varmistettiin, että malli pystyy käsittelemään erilaisia tietotyyppejä ja integroitumaan saumattomasti alustan muihin osiin.Samaan aikaan stream-käsittelytekniikkaa käytetään integroimaan reaaliaikainen seuranta ja analysointi alustan toimintaa, jotta äskettäin hankitut maksafibroositapaustiedot voidaan ennustaa ja luokitella nopeasti. Mallin tarkkuus ja vakaus varmistettiin edelleen monikeskuksen kliinisissä tiedoissa ja multimodaalinen big data maksafibroosi varhaisessa vaiheessa varoituspilvialustan järjestelmä rakennettiin
|
2025.1.-2025.12
|
Muut tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Arviointi Multimodaalisen big datan maksafibroosivaroitusalustan tehokkuus
Aikaikkuna: 2026.1.-2026.12
|
Testaa multimodaalisen big datan maksafibroosivaroitusalustajärjestelmän tehokkuutta todellisessa monikeskusympäristössä.
Selvitämme myös mahdollisuuksia käyttää alustaa potilaiden pitkäaikaisseurantaan, potilaiden etätestaukseen ja taudin etenemisen säännölliseen arviointiin.
|
2026.1.-2026.12
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.
Sponsori
Yhteistyökumppanit
Opintojen ennätyspäivät
Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan julkisella verkkosivustolla.
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Arvioitu)
Lauantai 20. heinäkuuta 2024
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Tiistai 31. joulukuuta 2024
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Torstai 31. joulukuuta 2026
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Keskiviikko 10. heinäkuuta 2024
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Tiistai 16. heinäkuuta 2024
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Perjantai 19. heinäkuuta 2024
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Perjantai 19. heinäkuuta 2024
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Tiistai 16. heinäkuuta 2024
Viimeksi vahvistettu
Maanantai 1. heinäkuuta 2024
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- KY2024072
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
PÄÄTTÄMÄTÖN
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Ei
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Ei
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .