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

Jelentős májfibrózis előrejelzése (PSLF)

2024. július 16. frissítette: Huang Haijun

Mély tanuláson alapuló multimodális digitális képfúziós technológia a jelentős májfibrózis előrejelzésére és alkalmazása a többközpontú kutatásban

A konvolúciós neurális hálón (CNN) alapuló mély tanulási módszert alkalmazták a májfibrózis osztályozás releváns jellemzőinek a digitális patológiás metszetek multimodális információiból, klinikai paramétereiből és biomarkerekből történő kinyerésére számos meglévő májpunkciós esetből, ill. a CNN U-Net architektúráját használták a klinikai orvosi képek jellemzőinek szegmentálására és kinyerésére.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Toborzás

Körülmények

Beavatkozás / kezelés

Részletes leírás

A krónikus hepatitis B-ben szenvedő betegek B-ultrahanggal vezérelt májbiopszián estek át, és enyhe májfibrózisos csoportra (0-1. fokú fibrosis, S1), jelentős májfibrózisos csoportra (2. fokozatú, S2), előrehaladott májfibrózisos csoportra és korai májfibrózisos csoportra osztották őket. cirrhosis csoport (fibrosis 3-4 fokozat, S3-4) a kóros eredmények szerint.Ebben a vizsgálatban 200 különböző fokú májfibrózisban szenvedő beteget és 200 egészséges önkéntest gyűjtöttünk össze 2018 és 2022 között, és ezek klinikai biokémiai adatait, képalkotó adatait A betegek kóros mikrokörnyezeti jellemzőit, képalkotó jellemzőit, klinikai paraméterek jellemzőit és egyéb adatait kinyertük, és a tanár-diák modellen alapuló desztillációs tanulási módszert alkalmaztuk egy multimodális big data elemzés kidolgozására és megalkotására. modell a májfibrózis pontos osztályozására, a májfibrózis non-invazív intelligens osztályozási diagnosztikai rendszerének elérése érdekében.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Becsült)

700

Kapcsolatok és helyek

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

Tanulmányi kapcsolat

Tanulmányi helyek

    • Zhejiang
      • Hangzhou, Zhejiang, Kína, 310014
        • Toborzás
        • Haijun Huang
        • Kapcsolatba lépni:

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

Egészséges önkénteseket fogad

Igen

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

Májbiopsziával igazolt krónikus hepatitis B májfibrózisban szenvedő beteg

Leírás

Bevételi kritériumok:

  1. 18-60 éves korig
  2. A krónikus hepatitis B diagnózisa összhangban van Kína 2019-es krónikus hepatitis B megelőzési és kezelési irányelveinek diagnosztikai kritériumaival, az alkoholmentes zsírmáj diagnózisa pedig az Asian Pacific Hepatology Association irányelveivel.
  3. A képalkotás nem mutatott májrákot

Kizárási kritériumok:

  1. Vannak ellenjavallatok a májbiopsziára
  2. A májpatológia nem felelt meg a kritériumoknak

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
enyhe fibrózis
S0-1
jelentős májfibrózis
S2
Előrehaladott májfibrózis
S3-4

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Modellfejlesztés
Időkeret: 2024.6-2024.12
Kivonták a betegek képalkotó (például CT, MRI, röntgen stb.) jellemzőit és klinikai paramétereit, beleértve a populáció kiindulási jellemzőit (például életkor, nem, társbetegségek stb.), a vér biokémiai mutatóit (például a vércukorszintet). , lipidek, májfunkciós mutatók stb.), valamint vércitológiai mutatók (például fehérvérsejtszám, vörösvérsejtszám stb.). Befejezett esetkiválasztás és kohorsz létrehozása, multimodális jellemzők kinyerése és modellfejlesztés
2024.6-2024.12

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Hozzon létre egy multimodális big data májfibrózis korai figyelmeztető felhőplatform rendszert
Időkeret: 2025.1-2025.12
Felhőplatformot tervezünk adattárolási, -feldolgozási és -elemző komponensekkel.Válassza ki a megfelelő technológiai készletet, hogy a platform képes legyen nagyméretű adatok kezelésére, valamint jó skálázhatósága és teljesítménye legyen.A korábban beépített multimodális májfibrózis pontosság A gépelési modellt ezután beágyazták a platformba, biztosítva, hogy a modell többféle adattípust kezelni tudjon, és zökkenőmentesen integrálódjon a platform más összetevőivel. Ugyanakkor az adatfolyam-feldolgozási technológiát a valós idejű megfigyelés és elemzés integrálására használják. a platform funkcióját, hogy az újonnan szerzett májfibrózis esetadatok gyors előrejelzését és osztályozását lehessen elvégezni. A modell pontosságát és stabilitását tovább igazolták a többközpontú klinikai adatok, illetve a multimodális big data májfibrózis korai adatai. figyelmeztető felhő platform rendszer épült
2025.1-2025.12

Egyéb eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
A multimodális big data májfibrózis figyelmeztető platform rendszer hatékonyságának értékelése
Időkeret: 2026.1-2026.12
A multimodális big data májfibrózis figyelmeztető platform rendszer hatékonyságának tesztelése egy igazi többközpontú klinikai környezetben. Megvizsgáljuk továbbá a platform használatának lehetőségét a betegek hosszú távú követésére, a betegek távoli tesztelésére és a betegség progressziójának rendszeres felmérésére.
2026.1-2026.12

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

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. július 20.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2024. december 31.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2026. december 31.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2024. július 10.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2024. július 16.

Első közzététel (Tényleges)

2024. július 19.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2024. július 19.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2024. július 16.

Utolsó ellenőrzés

2024. július 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

ELDÖNTETLEN

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