- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT05025540
Technologie de radiomique basée sur les ultrasons à segmentation automatique dans l'insuffisance rénale diabétique
Détection non invasive de la néphropathie diabétique basée sur la technologie de radiomics basée sur les ultrasons de segmentation automatique
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
L'échographie est une méthode pratique, peu coûteuse et non invasive pour l'examen des reins. Cependant, la capacité de l'échographie conventionnelle à distinguer une néphropathie diabétique d'un rein normal est limitée, et il est difficile de faire la distinction précise entre une néphropathie diabétique et un rein normal uniquement à l'œil nu. Ces dernières années, l'informatique s'est développée rapidement et l'intelligence artificielle n'a cessé de se développer. De nombreux progrès ont été réalisés dans l'application de l'intelligence artificielle à l'analyse des données. L'apprentissage automatique est une direction de l'intelligence artificielle généralisée, sa principale caractéristique est de rendre la prédiction autonome de la machine et de créer un algorithme, de manière à réaliser un apprentissage autonome. les maladies rénales et l'apprentissage en profondeur sont deux approches différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique. Dans cette étude, l'image-omique et l'apprentissage en profondeur ont été utilisés pour analyser les images. Image omics extrait les caractéristiques d'image traditionnelles, y compris la forme, l'échelle de gris, la texture, etc., et utilise des modèles d'apprentissage automatique (reconnaissance de formes) pour classer et prédire, tels que la machine à vecteurs de support, la forêt aléatoire, XGBoost, etc. L'apprentissage en profondeur utilise directement le réseau convolutif CNN pour extraire les caractéristiques, et complète la classification et la prédiction en combinaison avec la couche de connexion complète, etc.
Cette étude vise à explorer la détection de la néphropathie diabétique et son degré pathologique sur la base de la technologie radiomique à segmentation automatique basée sur les ultrasons, l'exploration des informations internes des images échographiques et à former un ensemble de surveillance non invasive du système de développement des complications de la néphropathie diabétique, en particulier dans les établissements médicaux primaires, a une large perspective d'application clinique.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Anhui
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Fuyang, Anhui, Chine, 236200
- The People's Hospital of Yingshang
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Tianjin
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Tianjin, Tianjin, Chine, 300000
- Tianjin Third Central Hospital
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Zhejiang
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Hangzhou, Zhejiang, Chine, 310000
- Department of Ultrasound, Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
- patients atteints de diabète
- patients avec ou sans DKD
La description
Critère d'intégration:
- des patients avec un diagnostic clinique de DT2 et de DKD ont été recrutés.
- patients avec une imagerie échographique en mode B clair des deux côtés du rein (gauche et droite).
- Aucune valeur manquante dans les données cliniques vitales telles que l'eGFR et l'UACR.
Critère d'exclusion:
- Les patients atteints d'une maladie occupant un grand espace rénal, comme un kyste rénal et une tumeur rénale, ont été exclus.
- Les images échographiques avec une ombre sévère ou une bordure rénale incomplète ont été exclues.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
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Groupe expérimental
Groupe expérimental 1: Patients DKD atteints de diabète de type 2 Patients atteints de DKD Groupe expérimental 2 : Patients DKD de haut niveau atteints d'insuffisance rénale diabétique de stade III et IV.
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Des images échographiques bidimensionnelles des reins du patient ont été obtenues par imagerie ultrasonore.
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Groupe de contrôle
Contrôle 1: Patients DT2 atteints de diabète de type 2 Contrôle 2: Patients DKD de faible niveau atteints d'insuffisance rénale diabétique de stade I et II.
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Des images échographiques bidimensionnelles des reins du patient ont été obtenues par imagerie ultrasonore.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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ASC
Délai: 6 mois
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L'aire sous la courbe (AUC) du modèle radiomique pour différencier les patients DKD et T2DM ou les patients DKD de haut niveau et de bas niveau
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6 mois
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Miou
Délai: 6 mois
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L'intersection moyenne sur l'union (Miou) de l'auto-segmentation basée sur DL dans différents centres médicaux
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6 mois
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AMP
Délai: 6 mois
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La précision moyenne des pixels (mPA) de l'auto-segmentation basée sur DL dans différents centres médicaux
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6 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
Les enquêteurs
- Chaise d'étude: Pintong Huang, Department of Ultrasound, The Second Affiliated Hospital of Zhejiang University
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 2021-0465
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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