간경변증 환자의 문맥 고혈압을 평가하기 위한 스마트폰 파생 다중 양식 이미지 기반 AI 모델(CHESS2203)
문맥 고혈압은 간경변증의 주요 합병증에 기여했습니다. 현재 간정맥압 구배(hepatic venous pressure gradient, HVPG)는 간경변증 환자의 문맥압을 평가하기 위한 참조 표준이었습니다. 그러나 HVPG의 실행은 광범위한 경험과 고도로 전문화된 센터를 필요로 하는 것으로 제한됩니다. 최근에는 간경변성 문맥고혈압의 정도를 예측하기 위한 비침습적 방법이 제안되었다. 간 경직은 현재 문맥 고혈압의 비침습적 평가에 가장 널리 사용되는 방법입니다. 갱신된 Baveno VII는 일시적인 탄성 검사에 의한 간 경직도 ≥ 25kPa가 임상적으로 중요한 문맥 고혈압을 식별하기에 충분하다고 권장했습니다(특이도 및 양성 예측값 > 90%). 간경직도는 임상적으로 유의한 문맥압항진증 평가에 좋은 예측가치를 가지고 있지만 고가의 장비로 인해 1차병원에 적용하기에는 어려움이 있다.
최근 다기관 연구에서는 안구 영상을 기반으로 한 인공지능 분석이 간담도 질환의 선별 및 진단에 도움이 될 수 있음을 보여주었다. 휴대폰 단말기를 기반으로 한의학(TCM)의 진단 영상을 수집하고 분석하는 특허 기술이 구현되었습니다. 이 기술에는 주로 이미지 획득, 품질 관리 및 분석, 임상 정보 수집이 포함됩니다. 간경변증은 한의학의 융기 및 축적의 질환에 속하며, 가장 흔한 증상은 간 및 담낭 습열 및 간 정체 및 비장 결핍입니다. 간질환에 대한 TCM의 검사 진단의 주요 내용은 혀, 눈 및 손바닥의 이미지를 포함합니다. 본 연구에서는 인공 지능을 기반으로 하는 TCM의 특허 기술을 적용하여 이미지의 거시적 특성과 현미경적 병리학적 지표를 결합하여 간경변을 동반한 문맥 고혈압에 대한 중국 전통 의학과 서양 의학의 정확한 평가 모델을 구축합니다.
연구 개요
상세 설명
문맥 고혈압은 간경변증의 주요 합병증에 기여했습니다. 현재 간정맥압 구배(hepatic venous pressure gradient, HVPG)는 간경변증 환자의 문맥압을 평가하기 위한 참조 표준이었습니다. 그러나 HVPG의 실행은 광범위한 경험과 고도로 전문화된 센터를 필요로 하는 것으로 제한됩니다. 최근에는 간경변성 문맥고혈압의 정도를 예측하기 위한 비침습적 방법이 제안되었다. 간 경직은 현재 문맥 고혈압의 비침습적 평가에 가장 널리 사용되는 방법입니다. 갱신된 Baveno VII는 일시적인 탄성 검사에 의한 간 경직도 ≥ 25kPa가 임상적으로 중요한 문맥 고혈압을 식별하기에 충분하다고 권장했습니다(특이도 및 양성 예측값 > 90%). 간경직도는 임상적으로 유의한 문맥압항진증 평가에 좋은 예측가치를 가지고 있지만 고가의 장비로 인해 1차병원에 적용하기에는 어려움이 있다.
최근 다기관 연구에서는 안구 영상을 기반으로 한 인공지능 분석이 간담도 질환의 선별 및 진단에 도움이 될 수 있음을 보여주었다. 휴대폰 단말기를 기반으로 한방진단영상을 수집하고 분석하는 특허기술을 구현하였습니다. 이 기술에는 주로 이미지 획득, 품질 관리 및 분석, 임상 정보 수집이 포함됩니다. 간경변증은 한의학에서 말하는 융기 축적성 질환에 속하며, 가장 흔한 증상은 간과 담낭의 습열, 간정체와 비장결핍이다. 간질환에 대한 한의학에서 검사진단의 주요 내용은 혀, 눈, 손바닥의 영상이다. 본 연구에서는 인공 지능에 기반한 중의학 특허 기술을 적용하여 영상의 거시적 특성과 현미경적 병리학적 지표를 결합하여 간경변증을 동반한 문맥 고혈압에 대한 중의학 및 서양 의학의 정확한 평가 모델을 구축합니다.
연구 유형
등록 (예상)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Chuan Liu, MD
- 전화번호: +8615626415443
- 이메일: 845424585@qq.com
연구 장소
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, 중국, 1000000
- 모병
- CHESS
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수석 연구원:
- Xiaolong Qi, Prof
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Beijing, Beijing, 중국, 100000
- 아직 모집하지 않음
- Institute for TCM-X, MOE Key Laboratory of Bioinformatics/Bioinformatics Division, BNRIST, Department of Automation, Tsinghua University
-
수석 연구원:
- Shao Li, Prof
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 18세 이상,
- 간경변증의 방사선학적, 조직학적 특징 및 임상 증상에 기초하여 간경변증의 완수된 진단;
- 지난 6개월 동안 HVPG 검사를 받은 경우;
- 혀-눈-손바닥 이미지 수집 및 분석을 위한 휴대폰 기반 특허 기술 적용
- 서명된 동의서.
제외 기준:
- HVPG 시험에 대한 모순;
- 허용되는 1차 예방(비선택적 베타 차단제 또는 내시경적 정맥류 결찰);
- 허용되는 경경정맥 간내 문맥전신 션트;
- 간세포 암종으로 진단됩니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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훈련 코호트
환자들은 간경변증의 방사선학적, 조직학적 특징 및 임상양상에 기초하여 간경변증 진단을 받았다.
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모든 환자는 국소 마취하에 HVPG 측정을 받았습니다.
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검증 코호트
환자들은 간경변증의 방사선학적, 조직학적 특징 및 임상양상에 기초하여 간경변증 진단을 받았다.
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모든 환자는 국소 마취하에 HVPG 측정을 받았습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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이미지의 거시적 특성과 현미경적 병리학적 지표를 결합하여 간경변증을 동반한 문맥압항진증에 대한 전통 중국 및 서양 의학의 정확한 평가 방법의 정확성.
기간: 일년
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HVPG(mmHg)에서 중재 전문가가 측정한 문맥 압력을 평가하는 기준 방법으로 이미지의 거시적 특성과 현미경적 병리학적 지표를 기반으로 새로운 전통 중국 및 서양 의학 방법을 개발하고 문맥 고혈압 진단의 정확도를 평가합니다.
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일년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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이미지의 거시적 특성과 현미경적 병리학적 지표를 결합하여 간경변증이 있는 고위험 정맥류에 대한 전통 중국 및 서양 의학의 정확한 평가 방법의 정확성.
기간: 일년
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간경변증 환자의 불필요한 내시경 검사를 피하기 위해 전통 중국 및 서양 의학의 정확한 평가 방법을 평가합니다.
|
일년
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공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Qi X, Berzigotti A, Cardenas A, Sarin SK. Emerging non-invasive approaches for diagnosis and monitoring of portal hypertension. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2018 Oct;3(10):708-719. doi: 10.1016/S2468-1253(18)30232-2.
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- Pons M, Augustin S, Scheiner B, Guillaume M, Rosselli M, Rodrigues SG, Stefanescu H, Ma MM, Mandorfer M, Mergeay-Fabre M, Procopet B, Schwabl P, Ferlitsch A, Semmler G, Berzigotti A, Tsochatzis E, Bureau C, Reiberger T, Bosch J, Abraldes JG, Genesca J. Noninvasive Diagnosis of Portal Hypertension in Patients With Compensated Advanced Chronic Liver Disease. Am J Gastroenterol. 2021 Apr;116(4):723-732. doi: 10.14309/ajg.0000000000000994.
- de Franchis R, Bosch J, Garcia-Tsao G, Reiberger T, Ripoll C; Baveno VII Faculty. Baveno VII - Renewing consensus in portal hypertension. J Hepatol. 2022 Apr;76(4):959-974. doi: 10.1016/j.jhep.2021.12.022. Epub 2021 Dec 30. Erratum In: J Hepatol. 2022 Apr 14;:
- Xiao W, Huang X, Wang JH, Lin DR, Zhu Y, Chen C, Yang YH, Xiao J, Zhao LQ, Li JO, Cheung CY, Mise Y, Guo ZY, Du YF, Chen BB, Hu JX, Zhang K, Lin XS, Wen W, Liu YZ, Chen WR, Zhong YS, Lin HT. Screening and identifying hepatobiliary diseases through deep learning using ocular images: a prospective, multicentre study. Lancet Digit Health. 2021 Feb;3(2):e88-e97. doi: 10.1016/S2589-7500(20)30288-0.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
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기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
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연구 기록 업데이트
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