Predizione di fibrosi epatica significativa (PSLF)
16 luglio 2024 aggiornato da: Huang Haijun
Tecnologia multimodale di fusione delle immagini digitali basata sul deep learning per prevedere una fibrosi epatica significativa e la sua applicazione nella ricerca multicentrica
Il metodo di deep learning basato sulla rete neurale convoluzionale (CNN) è stato utilizzato per estrarre le caratteristiche rilevanti della classificazione della fibrosi epatica dalle informazioni multimodali di sezioni patologiche digitali, parametri clinici e biomarcatori di un gran numero di casi esistenti di puntura epatica e l'architettura U-Net della CNN è stata utilizzata per segmentare ed estrarre le caratteristiche delle immagini medico-cliniche.
Panoramica dello studio
Descrizione dettagliata
I pazienti con epatite cronica B sono stati sottoposti a biopsia epatica ecoguidata B e sono stati divisi in gruppo con fibrosi epatica lieve (fibrosi grado 0-1, S1), gruppo con fibrosi epatica significativa (fibrosi grado 2, S2), gruppo con fibrosi epatica avanzata e gruppo con fibrosi epatica precoce. gruppo con cirrosi (fibrosi grado 3-4, S3-4) in base ai risultati patologici. In questo studio, 200 pazienti con diversi gradi di fibrosi epatica e 200 volontari normali sono stati raccolti dal 2018 al 2022 e i loro dati biochimici clinici, dati di imaging e sono stati raccolti campioni di sangue periferico. Sono state estratte le caratteristiche patologiche del microambiente, le caratteristiche dell'imaging, le caratteristiche dei parametri clinici e altri dati dei pazienti ed è stato adottato il metodo di apprendimento della distillazione basato sul modello insegnante-studente per sviluppare e costruire un'analisi multimodale dei big data modello per la classificazione accurata della fibrosi epatica, in modo da ottenere un sistema di diagnosi di classificazione intelligente non invasivo per la fibrosi epatica.
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Stimato)
700
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo 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
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
Accetta volontari sani
Sì
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
Un paziente con fibrosi epatica cronica da epatite B confermata mediante biopsia epatica
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
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / 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
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
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
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
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Collaboratori
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
20 luglio 2024
Completamento primario (Stimato)
31 dicembre 2024
Completamento dello studio (Stimato)
31 dicembre 2026
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
10 luglio 2024
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
16 luglio 2024
Primo Inserito (Effettivo)
19 luglio 2024
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
19 luglio 2024
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
16 luglio 2024
Ultimo verificato
1 luglio 2024
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- KY2024072
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
INDECISO
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
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Prove cliniche su Fibrosi epatica
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