重大な肝線維症の予測 (PSLF)
2024年7月16日 更新者：Huang Haijun
重篤な肝線維症を予測するための深層学習に基づくマルチモーダルデジタル画像融合技術と多施設研究におけるその応用
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に基づく深層学習手法を使用して、デジタル病理セクション、臨床パラメータ、および既存の多数の肝穿刺症例のバイオマーカーのマルチモーダル情報から肝線維症分類の関連特徴を抽出しました。 CNN の U-Net アーキテクチャは、臨床医療画像の特徴をセグメント化して抽出するために使用されました。
調査の概要
詳細な説明
慢性B型肝炎患者はB超音波ガイド下肝生検を受け、軽度肝線維化グループ（線維化グレード0～1、S1）、重度肝線維化グループ（線維化グレード2、S2）、進行肝線維化グループ、および初期肝線維化グループに分けられた。この研究では、2018年から2022年までに、さまざまな程度の肝線維症の患者200名と正常なボランティア200名が収集され、臨床生化学データ、画像データが収集されました。患者の病理学的微環境特性、画像特性、臨床パラメータ特性などのデータを抽出し、教師学生モデルに基づく蒸留学習手法を採用して、マルチモーダルビッグデータ解析を開発および構築しました。肝線維症の非侵襲性のインテリジェントな等級分け診断システムを実現するために、肝線維症の正確な等級付けのためのモデルを作成します。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
700
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：Haijun Huang
- 電話番号：13758186635
- メール：huanghaijun0826@163.com
研究場所
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Zhejiang
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Hangzhou、Zhejiang、中国、310014
- 募集
- Haijun Huang
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コンタクト：
- Haijun Huang
- 電話番号：13758186635
- メール：huanghaijun0826@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
- 大人
健康ボランティアの受け入れ
はい
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
肝生検により慢性B型肝炎肝線維化が確認された患者
説明
包含基準:
- 年齢 18～60歳
- B型慢性肝炎の診断は中国の2019年慢性B型肝炎予防および治療ガイドラインの診断基準に準拠しており、非アルコール性脂肪肝の診断はアジア太平洋肝臓学会のガイドラインに準拠しています。
- 画像検査では肝臓がんは見つかりませんでした
除外基準:
- 肝生検には禁忌があります
- 肝臓の病理が基準を満たさなかった
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 |
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軽度の線維症
S0-1
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重大な肝線維症
S2
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進行した肝線維症
S3-4
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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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モデル開発
時間枠：2024.6～2024.12
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画像 (CT スキャン、MRI、X 線など) の特徴と、集団のベースライン特性 (年齢、性別、併存疾患など)、血液生化学的指標 (血糖など) を含む患者の臨床パラメーターが抽出されました。 、脂質、肝機能指標など）、および血液細胞学指標（白血球数、赤血球数など）。
症例選択とコホート確立、マルチモーダル特徴抽出とモデル開発の完了
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2024.6～2024.12
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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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マルチモーダルビッグデータ肝線維症早期警告クラウドプラットフォームシステムを構築する
時間枠：2025.1～2025.12
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データ ストレージ、処理、分析コンポーネントを備えたクラウド プラットフォームを設計する予定です。適切なテクノロジー スタックを選択して、プラットフォームが大規模なデータを処理でき、優れたスケーラビリティとパフォーマンスを備えていることを確認します。以前に構築された多峰性肝線維症の精度その後、タイピング モデルがプラットフォームに埋め込まれ、モデルがさまざまなデータ タイプを処理し、プラットフォームの他のコンポーネントとシームレスに統合できるようになりました。同時に、ストリーム処理テクノロジーを使用して、リアルタイムの監視と分析を統合しました。プラットフォームの機能を利用して、新たに取得した肝線維症症例データの迅速な予測と分類を行います。モデルの精度と安定性は、多施設臨床データとマルチモーダルビッグデータ肝線維症の早期診断でさらに検証されました。警告クラウドプラットフォームシステムが構築されました
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2025.1～2025.12
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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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マルチモーダルビッグデータ肝線維化警告プラットフォームシステムの有効性の評価
時間枠：2026.1～2026.12
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実際の多施設臨床環境におけるマルチモーダルビッグデータ肝線維化警告プラットフォームシステムの有効性をテストする。
また、患者の長期追跡、患者の遠隔検査、病気の進行の定期的な評価にプラットフォームを使用する可能性も検討します。
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2026.1～2026.12
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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。
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 (推定)
2024年7月20日
一次修了 (推定)
2024年12月31日
研究の完了 (推定)
2026年12月31日
試験登録日
最初に提出
2024年7月10日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年7月16日
最初の投稿 (実際)
2024年7月19日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年7月19日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年7月16日
最終確認日
2024年7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。