당뇨병성 신장 질환에서 자동 분할 초음파 기반 방사체 기술
자동 분할 초음파 기반 방사성 기술에 기반한 당뇨병성 신장 질환의 비침습적 검출
연구 개요
상세 설명
초음파 검사는 신장 검사를 위한 편리하고 저렴하며 비침습적인 방법입니다. 그러나 기존의 초음파로는 당뇨병성 신장질환과 정상 신장을 구분하는 능력이 제한적이며, 육안으로는 당뇨병성 신장질환과 정상 신장을 정확하게 구분하기 어렵다. 최근 몇 년 동안 컴퓨터 과학은 빠르게 발전했고 인공 지능은 지속적으로 발전해 왔습니다. 데이터 분석에 인공 지능을 적용하는 데 많은 진전이 있었습니다. 기계 학습은 일반화 된 인공 지능의 방향이며 주요 특징은 기계가 자율적으로 예측하고 알고리즘을 생성하여 자율 학습을 달성하는 것입니다. 신장 질환과 딥 러닝은 기계 학습 분야에서 서로 다른 두 가지 접근 방식입니다. 본 연구에서는 이미지 오믹스와 딥러닝을 이용하여 이미지를 분석하였다. Image omics는 모양, 그레이 스케일, 질감 등 전통적인 이미지 특징을 추출하고 기계 학습(패턴 인식) 모델을 사용하여 지원 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost 등과 같은 분류 및 예측을 수행합니다. 컨볼루션 네트워크 CNN을 사용하여 특징을 추출하고 전체 연결 레이어 등과 결합하여 분류 및 예측을 완료합니다.
본 연구는 초음파 영상의 내부 정보를 마이닝하는 자동 분할 초음파 기반 라디오믹스 기술을 기반으로 당뇨병성 신장질환의 검출 및 병리학적 정도를 탐색하고, 당뇨병성 신장질환 합병증의 비침습적 모니터링 세트를 형성하는 것을 목적으로 하며, 특히 일차 의료 기관에서 광범위한 임상 적용 전망을 가지고 있습니다.
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Anhui
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Fuyang, Anhui, 중국, 236200
- The People's Hospital of Yingshang
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Tianjin
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Tianjin, Tianjin, 중국, 300000
- Tianjin Third Central Hospital
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Zhejiang
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Hangzhou, Zhejiang, 중국, 310000
- Department of Ultrasound, Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
- 당뇨병 환자
- DKD가 있거나 없는 환자
설명
포함 기준:
- T2DM 및 DKD의 임상 진단을 받은 환자가 등록되었습니다.
- 신장의 양쪽(왼쪽 및 오른쪽)에서 명확한 B 모드 초음파 영상을 가진 환자.
- eGFR 및 UACR과 같은 중요한 임상 데이터에 누락된 값이 없습니다.
제외 기준:
- 신장 낭종 및 종양과 같은 넓은 신장 공간 점유 질환을 가진 환자는 제외되었습니다.
- 그림자가 심하거나 신장 경계가 불완전한 초음파 영상은 제외되었습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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실험군
실험군 1: DKD 제2형 당뇨병 환자 DKD 환자 실험군 2: 당뇨병성 신장 질환 3기 및 4기 고수준 DKD 환자.
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초음파 영상으로 환자 신장의 2차원 초음파 영상을 얻었다.
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대조군
대조군 1: 제2형 당뇨병을 가진 T2DM 환자 대조군 2: 당뇨병성 신장 질환 I기 및 II기를 가진 저수준 DKD 환자.
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초음파 영상으로 환자 신장의 2차원 초음파 영상을 얻었다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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AUC
기간: 6 개월
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DKD 및 T2DM 또는 높은 수준 및 낮은 수준의 DKD 환자를 구별하기 위한 방사성 모델의 곡선 아래 면적(AUC)
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6 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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미우
기간: 6 개월
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다른 의료 센터에서 DL 기반 자동 분할의 평균 교차 합집합(Miou)
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6 개월
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mPA
기간: 6 개월
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다양한 의료 센터에서 DL 기반 자동 분할의 평균 픽셀 정확도(mPA)
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6 개월
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 연구 의자: Pintong Huang, Department of Ultrasound, The Second Affiliated Hospital of Zhejiang University
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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