자기공명영상과 관절활막질환의 딥러닝 임상연구
2022년 10월 29일 업데이트: Peking University Third Hospital
관절윤활막염의 진단과 임상적 예후를 탐색하기 위한 자기공명영상과 DL 방법의 사용.
자기공명영상의 고처리량 특징 추출을 통해 관절 활막 병변의 진단, 감별진단 및 치료 효과 모니터링에 사용되는 관절 활막 병변의 딥러닝 예측 모델을 구축한다.
연구 개요
상세 설명
이번 연구는 관절 활막 병변 진단에 자기공명과 딥러닝(DL)을 적용해 관절 활막 병변의 발생과 발달에 대한 병리생리학을 보다 포괄적으로 이해하는 것을 목표로 한다.
DL법은 질병의 상태를 평가하기 위한 비침습적 영상법으로 영상에 포함된 깊은 특징을 발굴하여 관절 활막 병변을 정량화한 후 관절 활막의 진단 및 감별 진단에 임상의에게 더 많은 정보를 제공합니다. 병변, 관절 윤활 질환 환자를 위한 개별화된 치료 계획을 세우는 데 중요한 정보를 제공합니다.
연구 유형
관찰
등록 (실제)
350
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Please Select An Option Below
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Beijing, Please Select An Option Below, 중국, 100089
- Peking University Third Hospital
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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
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
방사선학적 검사, 관절경 또는 관절의 병리학적 생검을 통해 관절 활액 질환으로 진단되거나, 임상 증상이 미국 류마티스 학회(ACR)의 관절 활액 질환 진단 기준을 충족하는 환자.
설명
포함 기준:
- 방사선학적 검사, 관절경 또는 관절의 병리학적 생검을 통해 관절 활액 질환으로 진단되거나, 임상 증상이 미국 류마티스 학회(ACR)의 관절 활액 질환 진단 기준을 충족하는 환자.
- 환자는 전처리 MR을 받았습니다.
제외 기준:
- 표준화된 MRI 스캔 전에 수술, 약물 또는 기타 전신 치료를 받은 환자.
- 이미지 품질이 좋지 않습니다.
- 관절 출혈.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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색소성 융모결절성 윤활막염 환자군
관절경 병리 생검으로 진단이 확인되었습니다.
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류마티스 관절염 환자 그룹
임상 병력, 실험실 테스트 및 관절경 병리 생검에 의해 결정된 진단.
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통풍 환자 그룹
진단은 실험실 테스트, 에너지 스펙트럼 이미징 및 관절경 병리 생검에 의해 결정되었습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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환자의 진단
기간: 2019-2022
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명확한 종합 진단을 받은 환자의 윤활막염 유형
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2019-2022
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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)
2012년 1월 1일
기본 완료 (실제)
2022년 3월 31일
연구 완료 (실제)
2022년 10월 29일
연구 등록 날짜
최초 제출
2021년 6월 29일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2021년 6월 29일
처음 게시됨 (실제)
2021년 7월 7일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 11월 2일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 10월 29일
마지막으로 확인됨
2022년 5월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- LM2019168
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
예
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
- ANALYTIC_CODE
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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