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深層学習に基づくインドシアニングリーンリンパグラフィーの分類手法に関する研究 (BCRL；ICG)

2021年3月27日 更新者：Peking University People's Hospital

深層学習に基づく乳がん関連リンパ浮腫診断におけるインドシアニングリーンリンパグラフィーの分類手法に関する研究

乳がん関連リンパ浮腫（BCRL）は乳がん手術後の最も一般的な合併症であり、患者に精神的および精神的に大きな負担をもたらします。 リンパ浮腫の診断と治療は長い間、国内外の研究において困難な点であった。 これは主に、医師の診察を受けに来る患者のほとんどがすでに明らかなリンパ浮腫を発症しており、内部リンパ管に病理学的リモデリングが起こっているためです[1]。したがって、リンパ浮腫を早期に検出し、適切な時期に介入することが特に重要です。機密性の高いスクリーニングツールの使用を通じて。 インドシアニン グリーン (ICG) リンパ管造影は比較的新しい方法で、表層リンパの流れをリアルタイムかつ迅速に表示でき、放射能の影響を受けません [7]。 2007 年に、インドシアニン グリーン リンパ検査が表在リンパ管の機能を評価するために初めて使用されました。 2011年、日本の学者らは、乳がん手術後のリンパ浮腫患者20人のICGリンパ検査データに基づいて皮膚逆流の兆候を発見し、その重症度に応じてスプラッシュ、星団、びまん性の3つのタイプに大別した（図1）[8]。 ]。 その後、2016 年に 196 人を対象とした前向き研究で、リンパ浮腫の早期診断における ICG リンパ検査の価値が確認され、ICG リンパ検査の画像がより具体的なステージ 0 ～ 5 に分類されました [9]。しかし、病期分類は依然として 3 つに基づいています。 2011 年の少数サンプル臨床研究で発見された皮膚逆流症状のタイプですが、実際の臨床応用には完全には当てはまりません。 さらに、ICGリンパ管造影検査で異常な皮膚逆流症状が現れた場合、体内で起こる病態生理学的変化についての研究と探索が不足しています。 そこで本研究では、機械学習（深層学習）によりICGリンパ造影の画像特徴を改良し、画像特徴を段階的に分類することで早期リンパ浮腫を診断するPKUPHモデルを確立したいと考えている。

調査の概要

状態

募集

条件

介入・治療

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

200

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

研究場所

  • 中国
    • Beijing
      • Beijing、Beijing、中国
        • 募集
        • Peking University People's Hospital
        • コンタクト：

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 子
  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

受講資格のある性別

女性

サンプリング方法

確率サンプル

調査対象母集団

上肢の浮腫を主訴として乳腺外科に入院した患者さん

説明

包含基準:

  • 2016年10月から現在まで、上肢浮腫を主訴として乳腺外科クリニックに入院した約200名の患者様が、ICGリンパ検査、腕周囲測定、ドレナージ測定、生体電気インピーダンス測定、主訴スケール、等。

除外基準:

  • 両側性乳がん。造影剤アレルギーの病歴;患肢の動静脈血栓症。所属リンパ節再発。インフォームドコンセントがない。重度の心臓および脳疾患。原発性リンパ系疾患（リンパ漏出など）。片側のみ 四肢は ICG 画像検査を受けました。

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか？

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
ラベル1
このグループの患者のベースライン データ測定: 腕囲（陽性）および ICG（陽性）。
他の：介入はありません。
介入なし。異なるラベル グループの ICG 画像の特徴のみを学習します。
ラベル2
このグループの患者のベースライン データ測定: 腕囲（陰性）と ICG（陽性）。
他の：介入はありません。
介入なし。異なるラベル グループの ICG 画像の特徴のみを学習します。
ラベル3
このグループの患者のベースライン データ測定: 腕周囲径（陰性）および ICG（陰性）。
他の：介入はありません。
介入なし。異なるラベル グループの ICG 画像の特徴のみを学習します。

この研究は何を測定していますか？

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
深層学習に基づくICGによるリンパ浮腫診断のためのPKUPHモデルを確立する
時間枠：2016～2022年
深層学習に基づくICGによるリンパ浮腫診断のためのPKUPHモデルを確立する
2016～2022年

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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Peking University People's Hospital

捜査官

  • 主任研究者：Shu Wang, Dr、Breast Center, Peking University People's Hospital, Beijing, China

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

一般刊行物

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2016年10月1日

一次修了 (予想される)

2022年10月1日

研究の完了 (予想される)

2022年10月1日

試験登録日

最初に提出

2021年3月27日

QC基準を満たした最初の提出物

2021年3月27日

最初の投稿 (実際)

2021年4月1日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2021年4月1日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2021年3月27日

最終確認日

2021年3月1日

詳しくは

本研究に関する用語

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • PKUPH202102

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

IPD プランの説明

個々の参加者データ (IPD) を他の研究者が利用できるようにする計画はありません

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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