糸球体疾患の診断におけるハイパースペクトル イメージングの応用
2023年4月29日 更新者：Zunsong Wang、Qianfoshan Hospital
2020 年 11 月から 2022 年 1 月までに当院で腎針生検によって確認された IgA 腎症、特発性膜性腎症、糖尿病性腎症、および最小変性腎症の患者の朝の尿サンプルが収集されました。
対応する患者の朝の尿サンプルをマイクロハイパースペクトル イメージャーでスキャンすることにより、機械学習とディープ ラーニングを使用してマイクロハイパースペクトル画像を分類し、分類精度は 85% を超えました。
したがって、ハイパースペクトル イメージング技術は、糸球体疾患の診断を支援する非侵襲的な診断手段として使用できます。
調査の概要
状態
まだ募集していません
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
80
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：Wang Zongsong
- 電話番号：18660190175
- メール：wzsong3@163.com
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
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
多量の蛋白尿の患者は、腎生検によりＩｇＡ腎症、特発性膜性腎症、糖尿病性腎症および微小変化腎症と診断された。
説明
包含基準:
- 18歳以上;
- -IgA腎症、特発性膜性腎症、糖尿病性腎症、腎生検により確認された微小変化腎症の患者。
- 腎生検の前にホルモンおよび/または免疫抑制療法を受けていない;
- 完全な臨床データ、全員が「山東省前佛山病院の入院証明書」に署名し、関連する医療情報、生体試料検査および検査結果を科学研究に使用することに同意しました。
除外基準:
- 免疫疾患（全身性エリテマトーデス）、腫瘍/感染症（ウイルス性肝炎）、薬や毒物など、二次膜性腎症を引き起こす要因があります。
- 重度の感染症：発熱、咳嗽と痰、のどの痛み、腹痛、下痢、癰癆とせつ、その他の皮膚と軟部組織の感染症の臨床症状、血中白血球数が正常範囲を超えている（10×109/L）。
- 重度の心血管疾患: グレード 3 以上の慢性心不全およびさまざまな不整脈を含む。
- 感染症：活動性肝炎、エイズ、梅毒など。
- 腫瘍の証拠：腫瘍の可能性を示唆する特定の腫瘍または臨床症状、腫瘍マーカーなどがあることがわかっています。
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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糖尿病性腎症
尿サンプルは、IgA腎症、特発性膜性腎症、糖尿病性腎症および微小変化腎症の患者から採取されました。
サンプルを遠心分離し、摂氏-80度の冷蔵庫で凍結しました。
画像は、一定の比率でトレーニング セットとテスト セットに分割されました。
デジタル画像は、学習とテストのために、1 次元畳み込みニューラル ネットワークなどの分類モデルに入力されました。
トレーニング セットは、人工知能の非侵襲的流体診断モデルのトレーニングとパラメーターの反復に使用され、テスト セットはモデルの認識と解釈に使用されました。
モデルの性能を評価するために、解釈結果から混同行列、精度、および ROC 曲線を計算しました。
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顕微ハイパースペクトルイメージングシステム
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微小変化腎症
尿サンプルは、IgA腎症、特発性膜性腎症、糖尿病性腎症および微小変化腎症の患者から採取されました。
サンプルを遠心分離し、摂氏-80度の冷蔵庫で凍結しました。
画像は、一定の比率でトレーニング セットとテスト セットに分割されました。
デジタル画像は、学習とテストのために、1 次元畳み込みニューラル ネットワークなどの分類モデルに入力されました。
トレーニング セットは、人工知能の非侵襲的流体診断モデルのトレーニングとパラメーターの反復に使用され、テスト セットはモデルの認識と解釈に使用されました。
モデルの性能を評価するために、解釈結果から混同行列、精度、および ROC 曲線を計算しました。
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顕微ハイパースペクトルイメージングシステム
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IgA腎症
尿サンプルは、IgA腎症、特発性膜性腎症、糖尿病性腎症および微小変化腎症の患者から採取されました。
サンプルを遠心分離し、摂氏-80度の冷蔵庫で凍結しました。
画像は、一定の比率でトレーニング セットとテスト セットに分割されました。
デジタル画像は、学習とテストのために、1 次元畳み込みニューラル ネットワークなどの分類モデルに入力されました。
トレーニング セットは、人工知能の非侵襲的流体診断モデルのトレーニングとパラメーターの反復に使用され、テスト セットはモデルの認識と解釈に使用されました。
モデルの性能を評価するために、解釈結果から混同行列、精度、および ROC 曲線を計算しました。
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顕微ハイパースペクトルイメージングシステム
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特発性膜性腎症
尿サンプルは、IgA腎症、特発性膜性腎症、糖尿病性腎症および微小変化腎症の患者から採取されました。
サンプルを遠心分離し、摂氏-80度の冷蔵庫で凍結しました。
画像は、一定の比率でトレーニング セットとテスト セットに分割されました。
デジタル画像は、学習とテストのために、1 次元畳み込みニューラル ネットワークなどの分類モデルに入力されました。
トレーニング セットは、人工知能の非侵襲的流体診断モデルのトレーニングとパラメーターの反復に使用され、テスト セットはモデルの認識と解釈に使用されました。
モデルの性能を評価するために、解釈結果から混同行列、精度、および ROC 曲線を計算しました。
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顕微ハイパースペクトルイメージングシステム
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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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尿検体のマイクロハイパースペクトル画像
時間枠：2023.4～2023.10
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治療前の 4 つの異なる糸球体疾患患者の尿サンプルのマイクロハイパースペクトル画像
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2023.4～2023.10
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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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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 (予想される)
2023年5月30日
一次修了 (予想される)
2023年8月20日
研究の完了 (予想される)
2023年9月20日
試験登録日
最初に提出
2023年3月18日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年3月31日
最初の投稿 (実際)
2023年4月4日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年5月3日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年4月29日
最終確認日
2023年4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。