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초음파와 인공지능을 활용한 간지방증 및 관련 위험인자에 대한 관찰 및 전향적 연구 (ST-AI)

2023년 11월 6일 업데이트: piero portincasa, University of Bari
지방간은 전 세계적으로 가장 흔한 만성 간질환이며 진단을 위해 초음파 촬영이 널리 사용됩니다. 그러나 이 기술의 정확성은 작업자에 따라 크게 달라집니다. 지방간 진단에서 초음파 검사의 진단 정확도를 향상시키기 위해 인공 지능(AI) 기반 알고리즘을 사용할 수 있는 가능성에 대한 정보는 지금까지 거의 없습니다. 이번 연구를 통해 AI를 활용하면 지방간 진단에 초음파 진단 정확도를 높일 수 있음이 입증됐다.

연구 개요

상태

모집하지 않고 적극적으로

정황

상세 설명

In recent years, ultrasound has taken on a predominant role in the evaluation of liver steatosis, as it is a non-invasive, non-irradiating method that is easily reproducible and inexpensive. Of particular effectiveness is the use of the hepatorenal index, evaluated as the intensity ratio (echogenicity) between the hepatic parenchyma and the renal cortical parenchyma. 그러나 복부 초음파 중 간-신장 지수를 감지하는 데 있어 주요 제한 사항은 작업자 의존성과 지수 자체를 결정하는 데 필요한 일련의 작업 및 계산을 완료하는 데 비교적 오랜 시간이 걸린다는 것입니다. The use of Artificial Intelligence (AI) techniques for image analysis in the medical field is yielding excellent results. AI-based algorithms are increasingly a powerful tool that allows the physician to improve their performance in terms of speed and accuracy of clinical evaluations. 오늘날 임상 평가를 위해 초음파 이미지에 AI를 사용하는 효과에 대한 증거가 이미 있습니다. 초음파를 통해 간질환을 진단하는 보조 수단으로 AI를 활용하는 방법은 아직 연구가 부족합니다. 테스트해야 할 가설은 AI가 평가에서 가질 수있는 유용성, 간장 지수의 계산 시간을 줄이는 데있어 일반적이고 구체적인 용도입니다.

본 연구에는 임상적으로 간 지방증이 의심되지 않는 134명의 환자가 등록되었습니다. All patients underwent abdominal ultrasonography (US) and magnetic resonance imaging fat fraction (MRI-PDFF), assumed as reference technique to evaluate the grade of steatosis. The hepatorenal index (US) was manually calculated (HRIM) by 4 skilled operators. An automatic hepatorenal index calculation (HRIA) was also obtained by an algorithm. 다양한 등급의 지방간을 구별하는 HRIA의 정확성은 MRI-PDFF 컷오프를 사용한 ROC 분석을 통해 평가되었습니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

150

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • BA
      • Bari, BA, 이탈리아, 70124
        • Department of Department of Precision and Regenerative Medicine and Ionian Area (DiMePre-J - Clinica medica "A. Murri"

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

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

참가자들은 이전에 처방된 복부 자기공명영상(MRI) 연구를 위해 방사선 센터(Centro Radiologico Lucano, Matera, Italy)에 입원한 사람들 중에서 2023년 1월부터 2023년 4월 사이에 자발적으로 연속 모집되었습니다. 등록 시 모든 피험자는 잠재적으로 연구를 방해할 수 있는 기질적 또는 기능적 질병을 배제하기 위해 자세한 병력 및 신체 검사로 구성된 임상 검사를 받았습니다.

설명

포함 기준:

  • 18~70세
  • MRI는 임상적 적응증과 상관없이
  • 서면 동의

제외 기준:

  • 경화증
  • 간세포 암종 또는 기타 간 종양,
  • 오른쪽 신장의 부재
  • 이전 간 이식
  • 큰 간 낭종 또는 신장 낭종

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
간-신장 지수 계산
기간: 4개월
AI 기반 알고리즘을 사용하여 간신장 지수를 수동 및 자동으로 계산합니다.
4개월
자기공명스캐닝 및 체지방률 평가
기간: 4개월
각 간 부분에 대해 평가된 지방 비율의 평균값으로 간 지방 비율을 평가하기 위한 양성자 밀도 지방 비율 MRI 스캔(MRI-PDFF)
4개월

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 (실제)

2023년 1월 15일

기본 완료 (실제)

2023년 6월 15일

연구 완료 (추정된)

2024년 11월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2023년 10월 21일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2023년 10월 21일

처음 게시됨 (실제)

2023년 10월 26일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (추정된)

2023년 11월 9일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2023년 11월 6일

마지막으로 확인됨

2023년 11월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • AI-steatosis

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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