디지털 3D 재구성으로 소장 길이 예측 (DTDRPSBL-BS)
2022년 7월 17일 업데이트: fan li, Daping Hospital and the Research Institute of Surgery of the Third Military Medical University
비만 수술에서 소장 길이 예측을 위한 디지털 3차원 재구성
제2형 당뇨병(T2DM)의 유병률은 전 세계적으로 매년 증가하고 있으며 중국의 당뇨병 유병률은 11.6%에 달했습니다.
복강경 Roux-en-Y 위우회술(RYGB)은 여전히 비만 및 T2DM 치료에 유효한 수술로 널리 받아들여지고 있습니다.
그러나 여전히 위 우회 사지 길이의 이상에 대해서는 합의가 이루어지지 않았습니다.
Biliopancreatic limb(BPL)과 소화기 사지(AL)의 보고된 길이는 10-250cm에서 35-250cm까지 다양했으며 해부학적 데이터에 따르면 소장의 길이는 성인마다 크게 다릅니다.
다른 개인에 대해 동일한 소장 우회 길이를 선택하는 것은 분명히 예상되는 체중 감량 효과를 달성할 수 없으며 소장이 너무 짧은 개인은 심각한 영양 실조 합병증과 심지어 생명을 위협하는 상태를 유발할 수 있습니다.
따라서 소장 길이의 측정은 정확한 RYGB를 수행하기 위한 전제 조건 중 하나입니다.
소장 길이의 수술 중 측정은 수술 시간과 장 천공과 같은 수술 합병증의 위험을 증가시킬 수 있습니다.
따라서 소장의 전체 길이를 예측하는 것은 비만 수술을 정확하게 수행하고 수술 합병증의 위험을 피하는 데 매우 중요합니다.
본 연구에서는 디지털 기술을 통해 복부 CT 데이터를 획득하여 소장의 3차원 분할 및 재건을 제안하고, 소장의 3차원 디지털 측정으로 소장 길이를 예측하고, 디지털 측정을 수행하여 디지털 측정 데이터를 검증한다. 데이터.
비만 수술을 위한 소장 길이 예측 모델을 구축하여 환자가 체중 감소 및 포도당 조절을 얻을 수 있도록 보다 정확하고 개인화된 위우회술 계획을 개발합니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (예상)
100
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: fan Li, PhD
- 전화번호: 68729350
- 이메일: levinecq@163.com
연구 장소
-
-
-
Chongqing, 중국, 400042
- 모병
- Daping Hospital
-
연락하다:
- fan Li, PhD
- 전화번호: 68729350
- 이메일: levinecq@163.com
-
-
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
16년 (어린이, 성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
우리 병원에서 비만 수술을 받은 환자
설명
포함 기준:
- T2DM의 외과적 치료에 적합한 환자는 비만 및 제2형 당뇨병의 외과적 치료에 대한 중국 지침(2019)에 따라 선정되었습니다.
제외 기준:
- 유착, 복막염, 전체 장 길이 측정을 방해하는 장 절제술(소장, 결장 또는 직장)을 받은 환자
- 절개가 6cm 미만인 비 체중 감량 수술 환자는 소장 길이 측정에 적합하지 않습니다.
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 |
|---|---|
|
개복/복강경 수술
복강경 또는 개복술로 소장 길이 측정
|
|
|
3D 재구성
3D 디지털 모델에 의한 소장 길이 측정
|
소장 길이 예측을 위한 디지털 3D 재구성 정확도
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
소장의 예상 길이 정확도 검증
기간: 2 년
|
개복/복강경 수술로 측정한 소장의 길이와 수술 전 CT 3차원 재건으로 계산한 소장의 길이를 비교하여 3차원 재건법의 정확도를 판단하였다.
|
2 년
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
머신 딥 러닝을 통한 예측 공식 구축
기간: 2 년
|
로봇 딥러닝을 통해 소장을 자동으로 분할하고 소장을 3차원으로 재구성해 소장의 길이를 계산한다.
|
2 년
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 연구 책임자: fan Li, PhD, Army medical universtiy daping hospital
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)
2019년 10월 2일
기본 완료 (예상)
2023년 10월 2일
연구 완료 (예상)
2023년 10월 2일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 4월 14일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 4월 14일
처음 게시됨 (실제)
2022년 4월 21일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 7월 20일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 7월 17일
마지막으로 확인됨
2022년 7월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 3DRABL-BS
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .