デジタル 3D 再構成で小腸の長さを予測 (DTDRPSBL-BS)
2022年7月17日 更新者：fan li、Daping Hospital and the Research Institute of Surgery of the Third Military Medical University
肥満手術における小腸長予測のためのデジタル 3 次元再構成
2 型糖尿病 (T2DM) の有病率は世界中で年々増加しており、中国では糖尿病の有病率が 11.6% に達しています。
腹腔鏡下ルーアンワイ胃バイパス術（RYGB）は、肥満およびT2DMの治療における有効な手術として今でも広く受け入れられています。
しかし、依然として、胃バイパス肢の長さの理想についてはコンセンサスが得られていません。
報告されている胆膵肢（BPL）と消化肢（AL）の長さは10～250cmから35～250cmまで幅広く、解剖学的データは小腸の長さが成人によって大きく異なることを示しています。
異なる個人に同じ小腸バイパス長を選択しても、期待される減量効果を達成できないことは明らかであり、小腸が短すぎる個人は重度の栄養失調の合併症を引き起こし、場合によっては生命を脅かす状態になる可能性があります。
したがって、小腸の長さの測定は、正確な RYGB を実行するための前提条件の 1 つです。
術中に小腸の長さを測定すると、手術時間が長くなり、腸穿孔などの外科的合併症のリスクが高まる可能性があります。
したがって、小腸の全長を予測することは、肥満手術を正確に実行し、手術合併症のリスクを回避するために非常に重要です。
本研究では、腹部CTデータをデジタル技術で取得することで小腸の3Dセグメンテーションと再構成を行い、小腸の3Dデジタル計測により小腸長を予測し、デジタル計測を行うことでデジタル計測データを検証することを提案する。データ。
肥満手術用の小腸長予測モデルを確立し、患者が体重減少と血糖コントロールを達成できるように、より正確で個別化された胃バイパス手術計画を開発します。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
100
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
- 名前：fan Li, PhD
- 電話番号：68729350
- メール：levinecq@163.com
研究場所
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-
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Chongqing、中国、400042
- 募集
- Daping Hospital
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コンタクト：
- fan Li, PhD
- 電話番号：68729350
- メール：levinecq@163.com
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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
16年～65年 (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
全て
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
当院で肥満手術を受けた患者様
説明
包含基準:
- T2DMの外科的治療に適格な患者は、肥満および2型糖尿病の外科的治療に関する中国のガイドライン（2019年）に基づいて選択されました
除外基準:
- 癒着、腹膜炎、および腸全体の長さの測定を妨げる腸切除（小腸、結腸、または直腸）を受けた患者
- 減量手術を行っていない患者で、切開範囲が 6 cm 未満の場合は、小腸の長さの測定には適していません。
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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開腹手術/腹腔鏡手術
腹腔鏡検査または開腹術による小腸の長さの測定
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3D再構築
3Dデジタルモデルによる小腸長測定
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小腸の長さを予測するためのデジタル 3D 再構成の精度
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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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小腸の予測長さの精度の検証
時間枠：2年
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3D再構成法の精度は、開腹・腹腔鏡手術で測定した小腸の長さと、術前のCT 3D再構成で計算した小腸の長さを比較することで判定した。
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2年
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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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機械深層学習による予測式の構築
時間枠：2年
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ロボットの深層学習を通じて、小腸が自動的にセグメント化され、小腸が 3 次元で再構築され、小腸の長さが計算されます。
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2年
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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。
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捜査官
- スタディディレクター：fan Li, PhD、Army medical universtiy daping hospital
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10月2日
一次修了 (予想される)
2023年10月2日
研究の完了 (予想される)
2023年10月2日
試験登録日
最初に提出
2022年4月14日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年4月14日
最初の投稿 (実際)
2022年4月21日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2022年7月20日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年7月17日
最終確認日
2022年7月1日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- 3DRABL-BS
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
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
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