Applicazione dell'algoritmo di intelligenza artificiale basato sull'imaging CT per la misurazione dei parametri muscolari
20 febbraio 2025 aggiornato da: Yaomin Hu, RenJi Hospital
Applicazione dell'algoritmo di intelligenza artificiale basato sull'imaging CT per la misurazione dei parametri muscolari nella diagnosi di sarcopenia
Stabilire un modello di intelligenza artificiale per la diagnosi automatizzata di sarcopenia basata sull'imaging TC
Panoramica dello studio
Stato
Completato
Descrizione dettagliata
Con l'accelerazione del processo di invecchiamento, l'identificazione e la diagnosi precoce della sarcopenia, insieme all'efficace prevenzione dei suoi risultati avversi, sono diventati un punto focale nella ricerca medica.
Tuttavia, i metodi attuali per la valutazione e la diagnosi della sarcopenia devono ancora affrontare limitazioni significative, rendendo lo sviluppo di tecniche più efficienti e accurate per la valutazione della massa muscolare un'esigenza clinica urgente.
Sebbene la TC sia considerata il metodo più promettente per valutare la massa muscolare, la sua applicazione pratica è ostacolata da fattori come la dipendenza dall'esperienza del medico e le procedure che richiedono tempo, limitando la sua diffusa adozione clinica.
Alla luce di queste sfide, questo studio mira a sviluppare un modello di intelligenza artificiale per una misurazione della massa muscolare completamente automatizzata basata sull'imaging TC addominale e a convalidare il valore dell'applicazione nell'assistenza alla diagnosi di sarcopenia.
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Effettivo)
1080
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
-
-
Shanghai
-
Shanghai, Shanghai, Cina, 2000127
- Shanghai Jiaotong University School of Medicine, Renji Hospital Ethics Committee
-
-
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
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Sì
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
960 pazienti ricoverati nel dipartimento geriatrico dell'ospedale di Renji, 20 pazienti dell'ospedale di Ruijin affiliati alla Shanghai Jiaotong University School of Medicine, 20 pazienti dell'ospedale affiliato dell'ospedale di Zhejiang, 50 pazienti del primo ospedale affiliato all'università medica di Wenzhou e 30 pazienti dell'ospedale di Huangshan.
Descrizione
Criteri di inclusione ：
- La popolazione sottoposta a esami TC addominale BIA e addominali;
- Può cooperare per completare l'analisi della composizione corporea umana, la misurazione della resistenza della presa, la misurazione del tempo di camminata di 6 m e il sondaggio del questionario.
Criteri di esclusione ：
- Età <18 anni;
- Esistenza dell'edema della parete addominale;
- Storia di chirurgia spinale o fratture vertebrali o lesioni tumorali vertebrali;
- Storia dei disturbi neuromuscolari.
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
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Per quantificare automaticamente e con precisione il volume muscolare tridimensionale e il volume di grasso.
Lasso di tempo: 2020-2023
|
Per ottenere una quantificazione automatizzata e precisa del volume muscolare tridimensionale e del volume di grasso nella regione vertebrale L3 mediante apprendimento profondo.
|
2020-2023
|
|
Stabilire un modello di intelligenza artificiale per la diagnosi di sarcopenia.
Lasso di tempo: 2020-2023
|
La convalida dei modelli di intelligenza artificiale può aiutare nella diagnosi di sarcopenia.
|
2020-2023
|
Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
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 (Effettivo)
5 settembre 2023
Completamento primario (Effettivo)
31 dicembre 2024
Completamento dello studio (Effettivo)
31 dicembre 2024
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
20 febbraio 2025
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
20 febbraio 2025
Primo Inserito (Effettivo)
25 marzo 2025
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
25 marzo 2025
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
20 febbraio 2025
Ultimo verificato
1 febbraio 2025
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- LY2023-150-A
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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