배아 이식의 임신 결과를 개선하기 위해 배아 발달을 공동으로 평가하기 위한 딥 러닝 적용
2022년 12월 26일 업데이트: The Affiliated Nanjing Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School
단일 배반포 이식의 임신 결과를 개선하기 위해 배아 발달을 공동으로 평가하기 위해 타임랩스 이미징을 기반으로 한 딥 러닝 자동화 적용
이 연구의 목적은 타임랩스 이미징 기반의 딥러닝 자동화를 적용하여 배아 발달을 공동으로 평가함으로써 배아 평가의 일관성을 보장하고 평가의 정확성을 향상시키는 것입니다.
연구 개요
상세 설명
본 연구는 후향적 분석 후 관찰적 전향적 연구이다.
무작위배정이나 맹검이 없는 단일 센터 연구입니다.
초기에는 Time-lapse를 통해 배아 배양 3주기에서 1000명의 환자를 수집하여 배아 발달 전 과정에 대한 자동 공동 평가 시스템을 구축합니다.
후기 단계에서 환자는 TLI(Time-Lapse Imaging) + 인공 지능(AI) 평가 그룹과 형태학적 평가 그룹의 두 그룹으로 나뉩니다.
5일째 단일 배반포 이식을 받은 100명의 환자가 임신 결과를 추적하기 위해 수행됩니다.
연구 유형
관찰
등록 (예상)
100
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
20년 (성인)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
여성
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
환자는 40세 미만이며 아이를 갖기 위해 인공 개입이 필요합니다.
설명
포함 기준:
- (1) 연령 < 40세; (2) 일상적인 IVF 주기; (3) 기간 번호 ≤ 2; (4) 수집된 난자의 수는 5-15개입니다. (5) BMI: 18-25 kg/m2, 여포자극호르몬(FSH) ≤ 12 IU/L; (6) 3일차에 3개 이상의 고품질 배아를 가지고 있고 5일차에 단일 배반포 이식을 시행한 환자. (7) 자궁내막 인자가 없는 환자.
제외 기준:
- (1) 남성 불임, 배란주기, 염색체 이상으로 착상 전 유전자 검사(PGT)가 필요합니다. (2) 임상적으로 중요한 전신 질환이 있다. (3) 배반포 사진이 형성되지 않았거나 입수할 수 없습니다. (4) 원핵, 유사분열 및 배반포 단계에서 불완전하거나 불분명한 이미지 수집이 AI 평가에 영향을 미쳤습니다.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 다른
- 시간 관점: 유망한
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
TLI+AI 평가 그룹
|
자동으로 촬영된 사진을 처리하는 기계
|
|
형태학적 평가 그룹
|
사진 수동 인식
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
이식 속도
기간: 2022-2023년
|
배아가 자궁에 성공적으로 착상될 확률
|
2022-2023년
|
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 (예상)
2022년 12월 30일
기본 완료 (예상)
2023년 12월 15일
연구 완료 (예상)
2024년 6월 15일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 12월 5일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 12월 26일
처음 게시됨 (추정)
2023년 1월 4일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정)
2023년 1월 4일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 12월 26일
마지막으로 확인됨
2022년 11월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- wangshanshan820
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
예
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. .