심각한 간 섬유증의 예측 (PSLF)
2024년 7월 16일 업데이트: Huang Haijun
심각한 간 섬유증 예측을 위한 딥러닝 기반 다중 모드 디지털 영상 융합 기술 및 다기관 연구에서의 적용
CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 기존의 다수의 간 천자 사례에 대한 디지털 병리학적 단면, 임상 지표 및 바이오마커의 다중 모드 정보로부터 간 섬유증 분류 관련 특징을 추출하고, 임상 의료 영상의 특징을 분할하고 추출하기 위해 CNN의 U-Net 아키텍처를 사용했습니다.
연구 개요
상세 설명
만성 B형 간염 환자를 대상으로 B초음파 유도 간 생검을 시행하여 경증 간섬유화군(섬유증 등급 0~1, S1), 유의미한 간 섬유증군(섬유증 등급 2, S2), 진행성 간섬유화군 및 초기 간섬유화군으로 분류하였다. 본 연구에서는 2018년부터 2022년까지 다양한 정도의 간섬유화 환자 200명과 정상 지원자 200명을 대상으로 이들의 임상 생화학적 데이터, 영상 데이터를 수집하였다. 말초혈액 샘플을 수집하였다. 환자의 병리학적 미세환경 특성, 영상 특성, 임상 매개변수 특성 및 기타 데이터를 추출하였고, 교사-학생 모델 기반의 증류 학습 방법을 채택하여 다중 모드 빅데이터 분석을 개발 및 구축하였다. 간 섬유증에 대한 비침습적 지능형 등급 진단 시스템을 달성하기 위해 간 섬유증의 정확한 등급 분류 모델.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
700
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Haijun Huang
- 전화번호: 13758186635
- 이메일: huanghaijun0826@163.com
연구 장소
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Zhejiang
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Hangzhou, Zhejiang, 중국, 310014
- 모병
- Haijun Huang
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연락하다:
- Haijun Huang
- 전화번호: 13758186635
- 이메일: huanghaijun0826@163.com
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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
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
만성B형간염 환자 간생검으로 확인된 간섬유화
설명
포함 기준:
- 18~60세
- 만성 B형 간염의 진단은 중국의 2019년 만성 B형 간염 예방 및 치료 지침의 진단 기준에 부합하며, 비알코올성 지방간의 진단은 아시아태평양간학회 지침에 부합합니다.
- 영상에서는 간암이 발견되지 않았습니다
제외 기준:
- 간 생검에는 금기 사항이 있습니다
- 간 병리가 기준을 충족하지 못했습니다.
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 |
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가벼운 섬유증
S0-1
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심각한 간 섬유증
S2
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진행성 간 섬유증
S3-4
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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모델 개발
기간: 2024.6-2024.12
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인구 기준 특성(연령, 성별, 동반 질환 등), 혈액 생화학적 지표(혈당 등)를 포함하여 환자의 영상(예: CT 스캔, MRI, X-ray 등) 특징과 임상 매개변수를 추출했습니다. , 지질, 간 기능 지표 등) 및 혈액 세포학 지표(예: 백혈구 수, 적혈구 수 등).
사례 선택 및 코호트 구축, 다중 모드 특징 추출 및 모델 개발 완료
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2024.6-2024.12
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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다중 모드 빅데이터 간 섬유증 조기 경보 클라우드 플랫폼 시스템 구축
기간: 2025.1-2025.12
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우리는 데이터 저장, 처리 및 분석 구성 요소를 갖춘 클라우드 플랫폼을 설계하려고 합니다. 플랫폼이 대규모 데이터를 처리할 수 있는 능력을 갖추고, 확장성과 성능이 우수하도록 적절한 기술 스택을 선택합니다. 이전에 구축된 다중 모드 간 섬유증 정밀도 그런 다음 타이핑 모델을 플랫폼에 내장하여 모델이 다양한 데이터 유형을 처리하고 플랫폼의 다른 구성 요소와 원활하게 통합할 수 있도록 보장했습니다. 동시에 스트림 처리 기술을 사용하여 실시간 모니터링 및 분석을 통합합니다. 플랫폼의 기능을 통해 새로 획득한 간섬유화 사례 데이터를 신속하게 예측하고 분류할 수 있습니다. 모델의 정확성과 안정성은 다기관 임상 데이터와 다중 모드 빅데이터 간섬유화 조기 검증에서 추가로 검증되었습니다. 경고 클라우드 플랫폼 시스템 구축
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2025.1-2025.12
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기타 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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다중모달 빅데이터 간섬유화 경고 플랫폼 시스템 유효성 평가
기간: 2026.1-2026.12
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실제 다기관 임상 환경에서 다중 모드 빅데이터 간섬유화 경고 플랫폼 시스템의 유효성을 테스트합니다.
또한 환자의 장기 추적 관찰, 환자의 원격 테스트 및 질병 진행에 대한 정기적인 평가를 위해 플랫폼을 사용할 가능성도 모색할 것입니다.
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2026.1-2026.12
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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 (추정된)
2024년 7월 20일
기본 완료 (추정된)
2024년 12월 31일
연구 완료 (추정된)
2026년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 7월 10일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 7월 16일
처음 게시됨 (실제)
2024년 7월 19일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 7월 19일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 7월 16일
마지막으로 확인됨
2024년 7월 1일
추가 정보
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간 섬유증에 대한 임상 시험
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University Hospital, Basel, Switzerland아직 모집하지 않음