ホルモン感受性と人工知能による特発性間質性肺炎の画像化の関係 (IIP)
2021年11月23日 更新者：Peking University Third Hospital
人工知能ディープラーニングアルゴリズムを応用して、特発性間質性肺炎のホルモン感受性と高解像度CTの画像特徴との関係を分析します。
調査の概要
詳細な説明
方法：2012年6月1日から2020年12月31日までに北京大学第三病院呼吸器科に入院した特発性間質性肺炎患者の診療記録と胸部高解像度CT画像を遡及的に分析した。人工知能ディープラーニングの応用さまざまな画像特徴の認識技術を作成するためのニューラル畳み込みネットワーク法。すりガラス、メッシュ、ハニカム、結節、または統合を含むモデルが確立されました。
IIP患者は、ホルモンの使用が効果的か否かに応じて、ホルモン感受性群とホルモン非感受性群に分けられました。ロジスティック回帰分析を使用して、統計的に有意なパラメータとホルモン感受性の間の相関関係を分析しました。相関モデルの確立には、人工知能が使用されました。画像特徴と臨床データおよびホルモン感受性との間の関係。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
150
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。
研究場所
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Beijing
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Beijing、Beijing、中国、100191
- Peking University Third Hospital
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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
18年～90年 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
2012年6月1日から2020年12月31日まで、IIPの入院患者は全員、北京大学第三病院の呼吸器・救命救急科に入院した。
患者総数は 150 名で、そのうちホルモン剤を使用している患者は 45 名、平均年齢は 62 歳、男性は 21 名です。
説明
包含基準:
特発性間質性肺炎の臨床病理学的放射線診断 ホルモン療法が使用されました。追跡データも完成しており、ホルモン使用の効果を判断できるようになった。
除外基準:
肺感染症;心不全;膠原病; IIP ホルモン療法なし。 IIP を実施したが、追跡データが不完全で、ホルモン使用の効果を判断できなかった。
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 |
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ホルモンに敏感なグループ
プレドニゾン、0.5mg/kgqd、3～6ヶ月
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スリガラス、ハニカム、網状、圧密
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ホルモン不感受性グループ
プレドニゾン、0.5mg/kgqd、3～6ヶ月
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スリガラス、ハニカム、網状、圧密
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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 |
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両グループの臨床データと画像特徴率
時間枠：投薬後3～6ヶ月
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年齢、性別、症状、徴候、喫煙歴、合併症、臨床検査、肺機能などの臨床データ。
すりガラス状の不透明度、網状構造、ハニカム、統合などのイメージング機能。
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投薬後3～6ヶ月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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画像特徴率とホルモン感受性の関係
時間枠：投薬後3～6ヶ月
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画像特徴率とホルモン感受性の関係を分析するロジスティック回帰。
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投薬後3～6ヶ月
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その他の成果指標
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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人工知能アルゴリズムモデルの開発
時間枠：投薬後3～6ヶ月
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深層学習畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の U-net メソッドを使用して、さまざまな画像特徴の認識モデルが作成されました。
イメージング機能には、すりガラス状の不透明度、網状構造、ハニカム、および統合が含まれます。
2つのグループの画像特徴の面積比を入力として、ホルモン有効性を出力として、人工知能k最近傍(KNN)アルゴリズムとサポートベクターマシン(SVM)を使用して、画像特徴とホルモン感受性の間の相関モデルを確立しました。アルゴリズム。
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投薬後3～6ヶ月
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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。
捜査官
- 主任研究者：Bei He、Peking University Third Hospital Respiratory and critical care department
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)
2019年12月30日
一次修了 (実際)
2021年6月1日
研究の完了 (実際)
2021年6月30日
試験登録日
最初に提出
2021年6月30日
QC基準を満たした最初の提出物
2021年11月23日
最初の投稿 (実際)
2021年12月7日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2021年12月7日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2021年11月23日
最終確認日
2021年6月1日
詳しくは
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。