放射線特徴による慢性頭蓋内動脈閉塞の予測モデル
主要な脳領域のマルチモーダル CT 放射線特徴に基づく慢性頭蓋内動脈閉塞における双方向性脳卒中リスクの予測モデルの開発と検証。
慢性頭蓋内動脈閉塞は「双方向性脳卒中リスク」と関連しており、虚血性脳卒中と脳出血の両方のリスクが大幅に増加します。 現在、西洋の CTAP 製品は、臨床専門知識と組み合わせて、慢性頭蓋内動脈閉塞における代償経路と全体的な灌流を評価することにより、虚血性イベントのリスクを評価するためのある程度の予測値を提供します。 しかし、出血事象のリスクを評価するためのサポートは限られています。
私たちが提案するプロジェクトは、機械学習ベースのアプローチを使用して、慢性頭蓋内動脈閉塞症の無症候性患者の長期脳卒中リスクを正確に評価するという重要な科学的課題に取り組むことを目的としています。 急速に進歩している機械学習の分野は、この問題に取り組むための豊富なソリューションを提供します。 このプロジェクトでは、マルチモーダル CT スキャンを使用して、主要な脳領域の深層学習ベースのセグメンテーション モデルを開発する予定です。 その後、放射線特徴と CT 灌流パラメータの抽出を自動化し、機械学習技術を適用して慢性頭蓋内動脈閉塞症患者に合わせた脳卒中リスク予測モデルを構築します。
調査の概要
詳細な説明
マルチモーダルCTに基づく主要な脳領域の脳セグメンテーションモデルの確立
マルチモーダル CT に基づく主要な脳領域の脳セグメンテーション モデルの確立は、この研究の中核的な要素の 1 つです。 このプロジェクトでは、U-Net や Transformer などの高度なアルゴリズムを基盤として使用し、CT 画像内の主要な脳領域を自動的にセグメント化するモデルを開発する予定です。 これらの主要な脳領域には、大脳基底核、前頭葉、側頭葉、頭頂葉などが含まれます。 自動セグメンテーション モデルの開発は、トレーニングと検証の 2 つの主要な部分で構成されます。 この研究から得られた遡及コホート データは、トレーニング セットを構成するために使用されます。 特定の脳領域には手動で注釈が付けられ、モデルのトレーニング資料として機能します。 満足のいくトレーニング結果を達成するために、パラメーターの調整と内部検証が行われます。 この研究からの将来コホート データは、モデルの外部検証に使用される独立した検証セットを形成します。 モデルの性能評価基準には、DICE 係数と損失値が含まれます。
慢性頭蓋内動脈閉塞症患者における脳卒中関連の中核的神経画像特徴の探索
この研究では、自動セグメンテーション モデルによって生成されたマスクを使用して、独自に設計された自動ワークフローを通じて特定の脳領域の放射線情報と CT 灌流パラメーターを抽出することを目的としています。 これらの特徴は、慢性頭蓋内動脈閉塞症患者における脳卒中リスクの機械学習予測モデルを構築するために使用されます。 ストローク予測に最も効果的な特徴を選択するには、特徴の選択と次元削減プロセスが必要です。 この研究では、L1 正則化を使用して標準化データの次元を削減し、ROC 曲線下面積 (AUC) を最適化することを計画しています。 したがって、頭蓋内動脈閉塞患者の脳卒中に関連する中核的な神経画像特徴を探索および洗練し、脳卒中との相関を分析し、その後のモデル構築に使用することが可能です。
- 主要な脳領域の核となる神経画像特徴に基づく脳卒中予測モデルの構築と検証
予測モデルの構築と検証は、トレーニング フェーズと検証フェーズに分かれています。 トレーニング データはトレーニング コホートから収集され、相互検証を使用して内部検証されます。 将来のコホートは、モデルの外部検証のための独立した検証セットのままです。 モデルの構築は、基本的な機械学習モデルのパフォーマンスをテストすることから始まります。 これらの基本モデルのパフォーマンスを分析することにより、アンサンブル学習モデルのアーキテクチャが設計および構築されます。 最後に、アンサンブル学習モデルが検証されます。 モデルの主なパフォーマンス指標は ROC 曲線下面積 (AUC) であり、精度、再現率、精度、F1 スコアなどの追加の評価指標がパフォーマンスの補足評価に使用されます。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Shaosen Zhang, Doctor
- 電話番号：18611284839
- メール：longyoubafang@hotmail.com
研究場所
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Beijing
-
Beijing、Beijing、中国、100070
- 募集
- Beijing Tiantan Hospital
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コンタクト：
- Yuanren Zhai, Doctor
- 電話番号：18610638233
- メール：zhaiyr3998@aliyun.com
-
Beijing、Beijing、中国、100730
- 募集
- Beijing Hospital
-
コンタクト：
- Shaosen Zhang, Doctor
- 電話番号：+8618611284839
- メール：longyoubafang@hotmail.com
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主任研究者：
- Dong Zhang, Doctor
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
トレーニングコホートの選択:
頭部MRIにより新規発症頭蓋内脳卒中を経験したことが確認された慢性頭蓋内動脈閉塞症患者600名、うち虚血性脳卒中経験者200名、出血性脳卒中経験者200名、無症候性患者200名。
テストコホートの選択:
症状がないか単独のTIAを呈した慢性頭蓋内動脈閉塞症患者400名。
説明
包含基準:
- 慢性頭蓋内動脈閉塞症と診断されました。
- 無症候性、または一過性脳虚血発作（TIA）のみの病歴がある。
- 患者の年齢は18歳から80歳までです。
- 灌流CTスキャンと磁気共鳴画像法（MRI）の両方を受けたいと考えています。
除外基準:
- 急性頭蓋内動脈閉塞症。
- 虚血性脳卒中または出血性脳卒中の病歴。
- 造影剤に対するアレルギー、または閉所恐怖症などの画像データ取得の完了を妨げる症状。
研究計画
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 |
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虚血性脳卒中
MRI検査では新たな脳梗塞が疑われる。
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出血性脳卒中
CT検査により新たな脳出血が示唆されました。
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無症状群
新たな梗塞や出血がないこと
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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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脳卒中
時間枠：1年
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患者コホートでは、さまざまなモダリティを含む CT と MRI の両方の画像データの収集が必要です。 CT イメージング: CT 単純スキャン、CT 血管造影、CT 灌流 MRI イメージング: T1 強調イメージング、T2 強調イメージング、DWI、FLAIR 追跡評価は毎年実施して、出血性脳卒中または虚血性脳卒中イベントの発生を記録する必要があります。 これには、追跡期間中に患者コホートで脳卒中イベント（出血性または虚血性）が発生したかどうかを監視し、記録することが含まれます。 |
1年
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協力者と研究者
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捜査官
- スタディチェア：Dong Zhang, Doctor、Beijing Hospital
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- 2023BJYYEC-239-01
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?
IPD プランの説明
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
米国FDA規制機器製品の研究
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