사구체 질환 진단에 초분광 영상의 적용
2023년 4월 29일 업데이트: Zunsong Wang, Qianfoshan Hospital
2020년 11월부터 2022년 1월까지 본 병원 신침 생검으로 확인된 IgA 신병증, 특발성 막성 신병증, 당뇨병성 신병증, 경미한 퇴행성 신병증 환자의 아침 소변 검체를 채취하였다.
미세초분광 영상기로 해당 환자의 아침 소변 샘플을 스캔하여 미세초분광 영상을 분류하기 위해 머신러닝과 딥러닝을 활용했고, 분류 정확도는 85% 이상이었다.
따라서 초분광 이미징 기술은 사구체 질환의 진단을 보조하는 비침습적 진단 수단으로 사용될 수 있습니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (예상)
80
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Wang Zongsong
- 전화번호: 18660190175
- 이메일: wzsong3@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
18년 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
대량 단백뇨가 있는 환자는 신생검을 통해 IgA 신병증, 특발성 막성 신병증, 당뇨병성 신병증 및 최소변화 신병증으로 진단되었다.
설명
포함 기준:
- 18세 이상
- 신생검으로 확인된 IgA 신병증, 특발성 막성 신병증, 당뇨병성 신병증, 최소 변화 신병증 환자;
- 신장 생검 전에 호르몬 및/또는 면역억제 요법을 받지 않았음;
- 완전한 임상 데이터, 모두 "산동성 Qianfoshan 병원 입학 허가서"에 서명하고 관련 의료 정보, 생물 표본 검사 및 검사 결과를 과학 연구에 사용하는 데 동의했습니다.
제외 기준:
- 면역질환(전신성 홍반성 루푸스), 종양/감염(바이러스성 간염), 약물 또는 독극물 등과 같은 속발성 막성 신증을 유발하는 요인이 있습니다.
- 중증 감염: 발열, 기침 및 가래, 인후염, 복통, 설사, 종기 및 기타 피부 및 연조직 감염의 임상 증상, 정상 범위(10×109/L)를 초과하는 혈중 일상적인 백혈구 수치;
- 중증 심혈관 질환: 3등급 이상의 만성 심부전 및 각종 부정맥 포함;
- 전염병 : 활동성 간염, AIDS, 매독 등 ;
- 종양 증거: 종양의 가능성을 시사하는 특정 종양 또는 임상 증상, 종양 표지자 등이 있음이 밝혀졌습니다.
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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당뇨병성 신증
소변 샘플은 IgA 신병증, 특발성 막성 신병증, 당뇨병성 신병증 및 최소 변화 신병증 환자로부터 수집되었습니다.
샘플을 원심분리하고 -80℃의 냉장고에서 동결시켰다.
이미지는 고정된 비율로 훈련 세트와 테스트 세트로 나뉩니다.
디지털 이미지는 학습 및 테스트를 위해 1차원 컨볼루션 신경망과 같은 분류 모델에 입력되었습니다.
훈련 세트는 인공지능 비침습 유체 진단 모델의 훈련 및 매개변수 반복을 위해 사용되었고, 테스트 세트는 모델의 인식 및 해석을 위해 사용되었습니다.
모델의 성능을 평가하기 위해 해석 결과를 통해 혼동 행렬, 정확도 및 ROC 곡선을 계산했습니다.
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현미경 초분광 이미징 시스템
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최소 변화 신장병
소변 샘플은 IgA 신병증, 특발성 막성 신병증, 당뇨병성 신병증 및 최소 변화 신병증 환자로부터 수집되었습니다.
샘플을 원심분리하고 -80℃의 냉장고에서 동결시켰다.
이미지는 고정된 비율로 훈련 세트와 테스트 세트로 나뉩니다.
디지털 이미지는 학습 및 테스트를 위해 1차원 컨볼루션 신경망과 같은 분류 모델에 입력되었습니다.
훈련 세트는 인공지능 비침습 유체 진단 모델의 훈련 및 매개변수 반복을 위해 사용되었고, 테스트 세트는 모델의 인식 및 해석을 위해 사용되었습니다.
모델의 성능을 평가하기 위해 해석 결과를 통해 혼동 행렬, 정확도 및 ROC 곡선을 계산했습니다.
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현미경 초분광 이미징 시스템
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IgA 신병증
소변 샘플은 IgA 신병증, 특발성 막성 신병증, 당뇨병성 신병증 및 최소 변화 신병증 환자로부터 수집되었습니다.
샘플을 원심분리하고 -80℃의 냉장고에서 동결시켰다.
이미지는 고정된 비율로 훈련 세트와 테스트 세트로 나뉩니다.
디지털 이미지는 학습 및 테스트를 위해 1차원 컨볼루션 신경망과 같은 분류 모델에 입력되었습니다.
훈련 세트는 인공지능 비침습 유체 진단 모델의 훈련 및 매개변수 반복을 위해 사용되었고, 테스트 세트는 모델의 인식 및 해석을 위해 사용되었습니다.
모델의 성능을 평가하기 위해 해석 결과를 통해 혼동 행렬, 정확도 및 ROC 곡선을 계산했습니다.
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현미경 초분광 이미징 시스템
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특발성 막성 신증
소변 샘플은 IgA 신병증, 특발성 막성 신병증, 당뇨병성 신병증 및 최소 변화 신병증 환자로부터 수집되었습니다.
샘플을 원심분리하고 -80℃의 냉장고에서 동결시켰다.
이미지는 고정된 비율로 훈련 세트와 테스트 세트로 나뉩니다.
디지털 이미지는 학습 및 테스트를 위해 1차원 컨볼루션 신경망과 같은 분류 모델에 입력되었습니다.
훈련 세트는 인공지능 비침습 유체 진단 모델의 훈련 및 매개변수 반복을 위해 사용되었고, 테스트 세트는 모델의 인식 및 해석을 위해 사용되었습니다.
모델의 성능을 평가하기 위해 해석 결과를 통해 혼동 행렬, 정확도 및 ROC 곡선을 계산했습니다.
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현미경 초분광 이미징 시스템
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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소변 검체의 마이크로초분광 이미지
기간: 2023.4-2023.10
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치료 전 4가지 다른 사구체 질환 환자의 소변 샘플에 대한 미세초분광 이미지
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2023.4-2023.10
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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 (예상)
2023년 5월 30일
기본 완료 (예상)
2023년 8월 20일
연구 완료 (예상)
2023년 9월 20일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 3월 18일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 3월 31일
처음 게시됨 (실제)
2023년 4월 4일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 5월 3일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 4월 29일
마지막으로 확인됨
2023년 4월 1일
추가 정보
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. .