Predizione di fibrosi epatica significativa (PSLF)
Tecnologia multimodale di fusione delle immagini digitali basata sul deep learning per prevedere una fibrosi epatica significativa e la sua applicazione nella ricerca multicentrica
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Haijun Huang
- Numero di telefono: 13758186635
- Email: huanghaijun0826@163.com
Luoghi di studio
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Zhejiang
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Hangzhou, Zhejiang, Cina, 310014
- Reclutamento
- Haijun Huang
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Contatto:
- Haijun Huang
- Numero di telefono: 13758186635
- Email: huanghaijun0826@163.com
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Età 18-60 anni
- La diagnosi di epatite cronica B è in linea con i criteri diagnostici delle linee guida cinesi per la prevenzione e il trattamento dell'epatite cronica B del 2019, mentre la diagnosi di fegato grasso non alcolico è in linea con le linee guida dell'Asian Pacific Hepatology Association
- L'imaging non ha mostrato cancro al fegato
Criteri di esclusione:
- Ci sono controindicazioni alla biopsia epatica
- La patologia epatica non soddisfaceva i criteri
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
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fibrosi lieve
S0-1
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fibrosi epatica significativa
S2
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Fibrosi epatica avanzata
S3-4
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Sviluppo del modello
Lasso di tempo: 2024.6-2024.12
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Sono state estratte le caratteristiche delle immagini (come TAC, risonanza magnetica, raggi X, ecc.) e i parametri clinici dei pazienti, comprese le caratteristiche basali della popolazione (come età, sesso, comorbidità, ecc.), gli indicatori biochimici del sangue (come la glicemia , lipidi, indicatori di funzionalità epatica, ecc.) e indicatori citologici del sangue (come conta dei globuli bianchi, conta dei globuli rossi, ecc.).
Selezione dei casi completata e creazione di coorti, estrazione di caratteristiche multimodali e sviluppo del modello
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2024.6-2024.12
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Costruire un sistema di piattaforma cloud di allerta precoce sulla fibrosi epatica multimodale con big data
Lasso di tempo: 2025.1-2025.12
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Intendiamo progettare una piattaforma cloud con componenti di archiviazione, elaborazione e analisi dei dati. Selezionare lo stack tecnologico appropriato per garantire che la piattaforma abbia la capacità di gestire dati su larga scala e abbia una buona scalabilità e prestazioni. La precisione multimodale della fibrosi epatica precedentemente costruita il modello di tipizzazione è stato quindi incorporato nella piattaforma, garantendo che il modello potesse gestire una varietà di tipi di dati e integrarsi perfettamente con altri componenti della piattaforma. Allo stesso tempo, la tecnologia di elaborazione del flusso viene utilizzata per integrare il monitoraggio e l'analisi in tempo reale funzione della piattaforma, in modo da effettuare una rapida previsione e classificazione dei dati sui casi di fibrosi epatica appena acquisiti. L'accuratezza e la stabilità del modello sono state ulteriormente verificate nei dati clinici multicentrici e nei big data multimodali sulla fibrosi epatica precoce è stato creato un sistema di piattaforma cloud di avviso
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2025.1-2025.12
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Altre misure di risultato
Altre misure di risultato
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Valutazione dell'efficacia del sistema di piattaforma di allarme per la fibrosi epatica multimodale con big data
Lasso di tempo: 2026.1-2026.12
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Testare l’efficacia del sistema di piattaforma multimodale di allarme per la fibrosi epatica basato su big data in un reale ambiente clinico multicentrico.
Esploreremo anche la possibilità di utilizzare la piattaforma per il follow-up a lungo termine dei pazienti, i test a distanza dei pazienti e la valutazione regolare della progressione della malattia.
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2026.1-2026.12
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- KY2024072
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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