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자발성뇌내출혈 환자의 혈종 확장 위험 예측을 위한 비조영 CT 기반 딥러닝 (NCCT-DL-HE)

2024년 9월 17일 업데이트: Qiang Yu
혈종 확장은 자발성 뇌내 출혈 환자의 불량한 예후 및 초기 신경학적 악화를 독립적으로 예측하는 인자입니다. 고위험 환자의 조기 식별과 시기적절한 표적 의료 개입은 혈종 성장을 제한하고 신경학적 결과를 개선할 수 있는 중요한 기회를 제공할 수 있습니다. 본 연구는 자발뇌내출혈 환자의 혈종 확장 위험을 예측하기 위해 비조영 컴퓨터 단층촬영 영상을 기반으로 한 엔드투엔드 딥러닝 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 모델은 혈종 확장 환자를 위한 귀중한 위험 계층화 도구 역할을 할 수 있으며, 표적 치료를 촉진하고 응급 상황에서 임상의에게 간소화된 의사 결정 지원을 제공할 수 있습니다.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

개입 / 치료

상세 설명

이 프로젝트는 다음 네 단계로 시행될 예정입니다.

1. 데이터 수집

  1. 연구 대상 선정: 자발뇌내출혈 환자의 임상 및 영상 자료는 혈종 확장군 500예, 비확장군 1500예, 총 2000예 등 여러 센터에서 후향적으로 수집하였다. 혈종 확장(rHE)은 ICH 부피의 절대 증가가 6 mL 이상이거나 상대 증가가 33% 이상인 것으로 정의되었습니다.
  2. 임상 데이터 수집: 환자 연령, 성별, 관상동맥 심장 질환 병력, 흡연, 음주, 고혈압, 입원 수축기 혈압 및 확장기 혈압 등이 포함됩니다.
  3. CT 이미지 획득: 입원 및 추적 CT 이미지는 슬라이스 두께와 슬라이스 간 간격이 5mm인 나선형 CT 스캐닝을 사용하여 획득되었습니다.

2. 비조영 CT 이미지를 기반으로 한 혈종 분할 두 명의 방사선 전문의가 ITK-SNAP 소프트웨어를 사용하여 전체 뇌 혈종 병변의 관심 볼륨을 독립적으로 분할하고 주변 부종과 정상적인 뇌 조직을 피하면서 각 CT 슬라이스의 병변 윤곽을 수동으로 표시했습니다.

3. 자동 혈종 분할 모델 구축

  1. 데이터 획득 및 전처리: 모든 이미지는 PACS 시스템을 통해 획득되었으며 DICOM 형식으로 저장되었습니다. 다양한 CT 스캐너 간의 매개변수 차이를 수용하기 위해 이미지 리샘플링, 창 너비 및 창 수준 조정을 포함한 표준화된 전처리 단계가 적용되었습니다.
  2. 자동 분할 모델 선택: nnU-Net, UNETR 및 nnFormer와 같은 인코더-디코더 구조를 포함하여 분할에 적합한 딥 러닝 아키텍처를 탐색하고 선택했습니다. 뇌 혈종 영역의 정확한 분할을 달성하기 위해 최적의 이미지 분할 모델이 선택되었습니다.
  3. 모델 훈련 및 평가: 모델은 지도 학습을 사용하여 훈련되었으며, 주석이 달린 데이터 세트에서 수동으로 분할된 마스크가 정답 레이블 역할을 합니다. 모델 성능은 주사위 계수, IoU(Intersection over Union), 정밀도 및 재현율과 같은 지표를 사용하여 검증 및 독립적인 외부 테스트 세트를 통해 평가되었습니다.

4. 혈종 확장에 대한 자동 분류 모델 구축

  1. 자동 분류 모델 구축: 자동 분할 모델에서 추출된 분할 마스크를 기반으로 혈종 확장을 예측하기 위한 딥러닝 분류 모델을 개발했습니다. 2D-ResNet-101, 2D-ViT, 3D-ResNet-101 및 3D-ViT를 포함한 다양한 2D 및 3D 분류 신경망이 개발되었습니다. 자동 분할을 통해 생성된 3D 마스크를 사용하여 원본 CT 영상에서 뇌혈종의 가장 큰 2D 직사각형 관심 영역과 가장 작은 3D 경계 상자를 잘라내고 이렇게 자른 영역을 해당 딥러닝 분류 모델에 입력하여 정밀한 결과를 얻었습니다. 혈종 확장 예측.
  2. 자동 분류 모델의 시각화: 딥러닝 모델의 의사결정 과정을 시각적으로 검증하기 위해 Gradient-Weighted Class Activation Mapping(Grad-CAM) 기술을 사용하여 2D 주의 지도를 생성했습니다. 분류 모델.
  3. 모델 훈련 및 평가: 모델 평가 중에 정확성, 민감도, 특이성, F1 점수, ROC 곡선 및 AUC 값을 포함한 포괄적인 평가 지표를 사용하여 독립적인 외부 테스트 세트를 사용하여 모델 성능을 테스트했습니다. 이 프로세스는 다기관 데이터 전반에 걸쳐 모델의 일반화 가능성과 견고성을 검증하여 실제 임상 적용에서 신뢰성과 효율성을 보장하는 것을 목표로 했습니다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

2000

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 장소

  • 중국
    • Chongqing
      • Chongqing, Chongqing, 중국, 400016
        • The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
        • 연락하다:

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

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

혈종 확장 500명과 혈종 확장이 없는 1,500명을 포함하여 자발성 뇌내 출혈이 있는 2,000명의 환자로 구성된 다기관 후향적 코호트.

설명

포함 기준:

  1. 원발성, 자발적(비외상성) 뇌내 출혈(ICH).
  2. 연령 ≥ 18세.
  3. ICH 증상 발병 또는 마지막으로 관찰된 건강 상태(LSW) 24시간 이내에 기본 CT를 수행했습니다.
  4. 72시간 이내에 후속 CT.

제외 기준:

  1. 외상, 혈관 이상(예: 동맥류, 해면상 혈관종, 동정맥 기형), 뇌종양 또는 뇌경색의 출혈성 변형으로 인해 발생하는 2차 ICH입니다.
  2. 원발성 뇌실내 출혈(IVH).
  3. 외부 심실 배액 장치 배치 또는 개두술을 통한 수술적 치료.
  4. CT 영상에서 명백한 인공물이 관찰되었습니다.

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
혈종 확장 그룹
다른: 관찰 연구, 개입 없음
관찰 연구, 개입 없음
혈종 확장 없음 그룹
연구에서 정의된 혈종 확장이 없는 환자
다른: 관찰 연구, 개입 없음
관찰 연구, 개입 없음

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
혈종 확장 예측
기간: ICH 증상 발생부터 기준선 CT 후 72시간까지
혈종이 확장된 환자의 비율
ICH 증상 발생부터 기준선 CT 후 72시간까지

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Qiang Yu

협력자

The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
Liuzhou Workers Hospital
Xiangya Hospital of Central South University
Southwest Hospital, China

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

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 9월 25일

기본 완료 (추정된)

2024년 10월 1일

연구 완료 (추정된)

2024년 12월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 9월 10일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 9월 17일

처음 게시됨 (추정된)

2024년 9월 19일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (추정된)

2024년 9월 19일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 9월 17일

마지막으로 확인됨

2024년 8월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • K2023-138 (기타 식별자: Medical Research Ethics Committee of the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University)

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

아니

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. .

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