피부 질환 지능형 진단 및 치료 시스템에 대한 중국의 다중 중심 임상 시험
2022년 12월 18일 업데이트: Xiangya Hospital of Central South University
인공 지능, 증강 현실 및 새로운 광학 이미징 기술을 기반으로 피부 질환 지능형 진단 및 치료 시스템의 연구 개발: 중국의 다중 중심 임상 시험
임상 요구에 부응하여 적외선 다중 스펙트럼 이미지를 기존 임상 이미지 및 기타 다중 모드 데이터와 결합하여 보다 효율적인 지능형 보조 진단 시스템과 피부 병변을 포함한 피부 건강 및 질병에 대한 지능형 장비를 구축하고 피부 질환 이미지에서 자동으로 세분화합니다. , 자동으로 수술 마진을 디자인하고 피부 종양 수술을 계획합니다.
연구 개요
상태
상태
모병
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
상세 설명
데이터베이스: 예비 기반을 기반으로 피부 질환에 대한 최초의 표준화된 적외선 다중 스펙트럼 이미지 데이터베이스를 구축하고 기타 의료 이미지 및 병력 텍스트를 추가로 통합하여 대규모 다중 모드 피부 질환 데이터베이스로 반복합니다.
모델: 다중 규모 및 다중 수준을 기반으로 딥 러닝 네트워크를 설계합니다. 협업 주의 학습 네트워크는 기능 수준에서 다중 모달 데이터의 협업 표현을 실현하고 다중 모달 피부 질환 보조 진단 모델을 구축하며 알고리즘의 혁신을 실현합니다. 수술 마진 설계 및 수술 중 샘플링 탐색을 포함하여 수술 계획을 위한 피부 병변 및 모델의 분할 네트워크를 개발합니다.
시스템: 실시간 증강현실과 결합한 인공지능 시스템을 제안하여 피부질환 진단 및 수술을 보조합니다.
장비: 자체 개발한 고성능 시스템을 기반으로 적외선 멀티스펙트럼 피부질환 보조진단 장비 및 피부종양 수술용 다기능 장치를 구축 조립한다.
연구 유형
연구 유형
관찰
등록 (예상)
등록
200
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Hunan
-
Changsha, Hunan, 중국
- 모병
- Xiangya Hospital
-
연락하다:
- Kai Huang
- 전화번호: 13080564083
- 이메일: 1145371482@qq.com
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
연구 모집단은 최소 3명의 피부과 전문의에 의해 진단된 피부 질환입니다.
시스템과 장치를 사용해야 하는 인구의 경우 외과적 치료가 필요하고 새로운 방식을 기꺼이 받아들입니다.
제외 사항에는 열악한 일반 상태와 후속 조치의 어려움이 포함됩니다.
설명
포함 기준:
- 정보가 동의했습니다.
- 피부과 전문의 3인 이상 진단을 받은 피부질환자.
- 중재에 생명을 위협하는 위험이 없습니다.
- 외과적 치료가 필요합니다(기기의 경우).
제외 기준:
- 후속 조치에 어려움이 있습니다.
- 전반적인 상태가 좋지 않습니다.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 케이스 전용
- 시간 관점: 유망한
그룹/코호트 수
1
코호트 및 개입
그룹/코호트그룹/코호트 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
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디지털 카메라
인공지능이 통합된 실시간 증강현실 장치, 환자의 피부 병변 영상을 데이터로 획득
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환자는 기존 모델과 다른 인공 지능, 증강 현실 및 새로운 광학 이미징 기술의 도움으로 진단되고 치료됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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의사의 평가
기간: 시스템 및 장비를 사용한 직후에 평가하십시오.
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진단 및 병변 분할 측면에서 제안된 시스템의 성능을 의사와 비교하십시오.
시스템과 장치를 사용한 후 의사들은 피부 병변 경계 설명, 여백 디자인, 샘플링 탐색, 프로젝션 효과, 보안, 시간 소모 및 편의성에 대한 성능을 평가했습니다.
각 지표에 대한 0-10점은 4명의 의사가 독립적으로 채점합니다.
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시스템 및 장비를 사용한 직후에 평가하십시오.
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
2022년 4월 15일
기본 완료 (예상)
기본 완료
2023년 12월 31일
연구 완료 (예상)
연구 완료
2025년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2021년 12월 9일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 7월 18일
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
2022년 7월 19일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정)
마지막 업데이트 게시됨
2022년 12월 21일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 12월 18일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2021년 12월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- XiangyaH001
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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피부병에 대한 임상 시험
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NCT01800201완전한Intrntl Classification of Diseases, 9th Revision, (ICD-9-CM) 410의 주진단 또는 이차진단 코드가 있는 환자(5번째 숫자가 2인 경우 제외)