Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Alkalmazza a gépi tanulást a vizeletkristályok morfológiájának értelmezésére.

2023. december 12. frissítette: Yi-Shiou Tseng

Ennek a megfigyeléses vizsgálatnak a célja egy képalapú mesterséges intelligencia szoftver kifejlesztése, amely képes automatikusan értelmezni a vizeletben lévő kristályok típusát és méretét. A fő kérdés(ek), amelyekre választ kíván adni:

  • Lehetővé teszi az egészségügyi szakemberek számára, hogy vizeletképeket vigyenek be, és valós idejű leolvasási eredményeket kapjanak a kristálytípusokról és -méretekről.
  • Ennek célja a kristályok gyorsabb, objektívebb és pontosabb elemzése.

Gyakorlati alkalmazásokra alkalmas image AI szoftvert tervezünk szállítani, amely elősegíti a vizeletkristály elemzések automatizálását és pontosságát.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Még nincs toborzás

Körülmények

Részletes leírás

A vesekövek elsősorban a vizeletben lévő ionok túltelítettsége miatt keletkeznek, ami kristályok képződéséhez vezet. A vesekő kockázatának felmérése a páciens kórelőzménye, biokémiai vizeletvizsgálata és különböző laboratóriumi vizsgálatok alapján történik. Ezek kombinálása képalkotó vizsgálatokkal, például CT-vizsgálatokkal, ultrahanggal és röntgensugarakkal segít a vesekő típusának diagnosztizálásában, bár a kisebb kövek képalkotó eredményei kevésbé pontosak. A kőképződés gyakori, magas kiújulási arány mellett, és szoros összefüggés van a vizeletkristályok és a kőösszetétel között. Ezért a vizeletkristályok elemzése hasznos a diagnózis, a kezelési stratégiák értékelése és a vesekőbetegségben a kő kiújulásának megelőzése szempontjából.

A vizeletkristályok mikroszkópos elemzése lehetővé teszi kisebb kristályok megfigyelését. A kézi vizeletmikroszkópos vizsgálat azonban lassú és időigényes. Ennek megoldására mesterséges intelligencia szoftver kifejlesztésére törekszünk, amely segíti a vizeletkristályok értelmezését, gyorsabb elemzést biztosítva. A korábbi kutatásokból (Chang Gung Memorial Hospital Internal Project Research No. 107123-E) tárolt vizeletkristályképeket retrospektív módon elemezzük a kristálytípusok azonosítása érdekében. A későbbi kép-előfeldolgozás és kategóriacímkézés történik a gépi szoftver betanítása és következtetése érdekében. Az eredményeket manuális értelmezéssel hasonlítják össze a szoftver pontosságának megállapítása érdekében.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Becsült)

200

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi kapcsolat

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

  • Felnőtt
  • Idősebb felnőtt

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

Kalcium-oxalát vesekő beteg

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • Elemezze retrospektív módon az előző, 107123-E számú vizsgálatból megőrzött vizeletkristályképeket kristálytípus-elemzés céljából. Ezt követően végezze el a kép előfeldolgozását és a címkék kategorizálását a gépi szoftverek tanulásához és következtetéseihez. Az értelmezett eredmények pontosságát ezután statisztikai elemző szoftverrel értékelik.

Kizárási kritériumok:

  • Nem alkalmazható

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Kézi mikroszkópos megfigyelés
Kontrollcsoport: Vizeletkristályképek manuális elemzése, kristálytípusok megkülönböztetése, rögzítési pontosság és az elhasznált idő elemzése.
Gépi értelmezés
A vizeletkristályképeket kristálytípusok elemzésére, majd kép-előfeldolgozásra és kategóriacímkézésre követi a gépi szoftverek tanulása és következtetése. Ezt követően az értelmezett eredményeket statisztikai elemző szoftvernek vetik alá a pontosság értékeléséhez.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Kappa statisztikák
Időkeret: A gépnek körülbelül 0,5 órára van szüksége körülbelül 800 vizeletkristály kép értelmezéséhez.
Egy új és egy szabványos műszer összehasonlítására szolgál annak meghatározására, hogy az új műszer bizonyos szintű teljesítményt vagy pontosságot mutat-e.
A gépnek körülbelül 0,5 órára van szüksége körülbelül 800 vizeletkristály kép értelmezéséhez.

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Szponzor

Yi-Shiou Tseng

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Becsült)

2024. január 1.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2024. december 31.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2024. december 31.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2023. december 12.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2023. december 12.

Első közzététel (Becsült)

2023. december 21.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Becsült)

2023. december 21.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2023. december 12.

Utolsó ellenőrzés

2023. december 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Kulcsszavak

További vonatkozó MeSH feltételek

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • 112183-E

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

NEM

IPD terv leírása

Ez a tanulmány egy korábbi tanulmányból (Intramural Research Project Code 107123-E, Far Eastern Memorial Hospital) megőrzött vizeletkristályképek retrospektív elemzését foglalja magában. Ezt követően kép-előfeldolgozást és kategóriacímkézést alkalmaznak a gépi szoftverek tanulásának és következtetéseinek megkönnyítése érdekében. Az értelmezett eredményeket ezután statisztikai elemzésnek vetik alá a pontosság érdekében egy dedikált szoftver segítségével. A résztvevők információit és kísérleti adatait számítógépen tárolják egy közös laboratóriumban, a hozzáférést jelszavas védelemmel biztosítják az adatbiztonság érdekében. A résztvevők személyazonossága titkosítás céljából kódolt. A szükséges információk összegyűjtése után az eredeti résztvevő identitását a megfelelő kódokkal összekapcsoljuk. A kutatók nem jutnak hozzá a potenciális résztvevők listájához a magánélet védelmét sértő eszközökkel.

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel