Prédiction d'une fibrose hépatique importante (PSLF)
16 juillet 2024 mis à jour par: Huang Haijun
Technologie de fusion d'images numériques multimodales basée sur l'apprentissage profond pour prédire une fibrose hépatique importante et son application dans la recherche multicentrique
La méthode d'apprentissage profond basée sur le réseau neuronal convolutif (CNN) a été utilisée pour extraire les caractéristiques pertinentes de la classification de la fibrose hépatique à partir des informations multimodales des coupes pathologiques numériques, des paramètres cliniques et des biomarqueurs d'un grand nombre de cas existants de ponction hépatique, et l'architecture U-Net de CNN a été utilisée pour segmenter et extraire les caractéristiques des images médicales cliniques.
Aperçu de l'étude
Description détaillée
Les patients atteints d'hépatite B chronique ont subi une biopsie hépatique guidée par échographie B et ont été divisés en groupe de fibrose hépatique légère (grade de fibrose 0-1, S1), groupe de fibrose hépatique significative (grade de fibrose 2, S2), groupe de fibrose hépatique avancée et groupe de fibrose hépatique précoce. groupe cirrhose (fibrose grade 3-4, S3-4) selon les résultats pathologiques. Dans cette étude, 200 patients présentant différents degrés de fibrose hépatique et 200 volontaires normaux ont été collectés de 2018 à 2022, et leurs données biochimiques cliniques, données d'imagerie et des échantillons de sang périphérique ont été collectés. Les caractéristiques pathologiques du microenvironnement, les caractéristiques d'imagerie, les caractéristiques des paramètres cliniques et d'autres données des patients ont été extraites, et la méthode d'apprentissage par distillation basée sur le modèle enseignant-élève a été adoptée pour développer et construire une analyse multimodale de mégadonnées. modèle pour une classification précise de la fibrose hépatique, de manière à obtenir un système de diagnostic de classification intelligent non invasif pour la fibrose hépatique.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Estimé)
700
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Coordonnées de l'étude
- Nom: Haijun Huang
- Numéro de téléphone: 13758186635
- E-mail: huanghaijun0826@163.com
Lieux d'étude
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Zhejiang
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Hangzhou, Zhejiang, Chine, 310014
- Recrutement
- Haijun Huang
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Contact:
- Haijun Huang
- Numéro de téléphone: 13758186635
- E-mail: huanghaijun0826@163.com
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Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
Accepte les volontaires sains
Oui
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
Un patient atteint d'une fibrose hépatique chronique de l'hépatite B confirmée par une biopsie hépatique
La description
Critère d'intégration:
- Âge de 18 à 60 ans
- Le diagnostic de l'hépatite B chronique est conforme aux critères de diagnostic des directives chinoises de prévention et de traitement de l'hépatite B chronique de 2019, et le diagnostic de stéatose hépatique non alcoolique est conforme aux directives de l'Association d'hépatologie de l'Asie-Pacifique.
- L'imagerie n'a montré aucun cancer du foie
Critère d'exclusion:
- Il existe des contre-indications à la biopsie hépatique
- La pathologie hépatique ne répondait pas aux critères
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
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légère fibrose
S0-1
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fibrose hépatique importante
S2
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Fibrose hépatique avancée
S3-4
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Développement d'un modèle
Délai: 2024.6-2024.12
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Les caractéristiques d'imagerie (telles que tomodensitométrie, IRM, radiographie, etc.) et les paramètres cliniques des patients ont été extraits, y compris les caractéristiques de base de la population (telles que l'âge, le sexe, les comorbidités, etc.), les indicateurs biochimiques sanguins (tels que la glycémie , lipides, indicateurs de la fonction hépatique, etc.) et des indicateurs de cytologie sanguine (tels que le nombre de globules blancs, le nombre de globules rouges, etc.).
Sélection des cas terminée et établissement de la cohorte, extraction des caractéristiques multimodales et développement du modèle
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2024.6-2024.12
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Créer un système de plate-forme cloud d'alerte précoce de fibrose hépatique multimodale Big Data
Délai: 2025.1-2025.12
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Nous avons l'intention de concevoir une plate-forme cloud avec des composants de stockage, de traitement et d'analyse des données. Sélectionnez la pile technologique appropriée pour garantir que la plate-forme a la capacité de gérer des données à grande échelle et présente une bonne évolutivité et de bonnes performances. La précision multimodale de la fibrose hépatique précédemment construite Le modèle de typage a ensuite été intégré à la plate-forme, garantissant que le modèle puisse gérer une variété de types de données et s'intégrer de manière transparente avec d'autres composants de la plate-forme. Dans le même temps, la technologie de traitement de flux est utilisée pour intégrer la surveillance et l'analyse en temps réel. fonction de la plate-forme, afin de faire une prédiction et une classification rapides des données de cas de fibrose hépatique nouvellement acquises. L'exactitude et la stabilité du modèle ont été vérifiées en outre dans les données cliniques multicentriques et les mégadonnées multimodales sur la fibrose hépatique précoce le système de plate-forme cloud d'avertissement a été construit
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2025.1-2025.12
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Autres mesures de résultats
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Évaluation de l'efficacité du système de plateforme d'alerte de fibrose hépatique multimodale Big Data
Délai: 2026.1-2026.12
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Tester l'efficacité du système de plateforme multimodale d'alerte de fibrose hépatique Big Data dans un véritable environnement clinique multicentrique.
Nous explorerons également la possibilité d'utiliser la plateforme pour le suivi à long terme des patients, les tests à distance des patients et l'évaluation régulière de la progression de la maladie.
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2026.1-2026.12
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Collaborateurs
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Estimé)
20 juillet 2024
Achèvement primaire (Estimé)
31 décembre 2024
Achèvement de l'étude (Estimé)
31 décembre 2026
Dates d'inscription aux études
Première soumission
10 juillet 2024
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
16 juillet 2024
Première publication (Réel)
19 juillet 2024
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
19 juillet 2024
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
16 juillet 2024
Dernière vérification
1 juillet 2024
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- KY2024072
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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INDÉCIS
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .