Związek między wrażliwością na hormony a obrazowaniem idiopatycznego śródmiąższowego zapalenia płuc przez sztuczną inteligencję (IIP)
23 listopada 2021 zaktualizowane przez: Peking University Third Hospital
Zastosowanie algorytmu głębokiego uczenia sztucznej inteligencji do analizy zależności między wrażliwością hormonalną idiopatycznego śródmiąższowego zapalenia płuc a cechami obrazowania tomografii komputerowej o wysokiej rozdzielczości.
Przegląd badań
Status
Zakończony
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Metody: retrospektywnie przeanalizowano dokumentację medyczną i obrazy TK klatki piersiowej o wysokiej rozdzielczości pacjentów z idiopatycznym śródmiąższowym zapaleniem płuc przyjętych na oddział oddechowy Trzeciego Szpitala Uniwersytetu Pekińskiego w okresie od 1 czerwca 2012 r. do 31 grudnia 2020 r. Zastosowanie głębokiego uczenia sztucznej inteligencji metoda sieci splotów neuronowych w celu stworzenia technologii rozpoznawania różnych cech obrazowania. Utworzono model obejmujący matowe szkło, siatkę, plaster miodu, guzek lub konsolidację.
Pacjenci z IIP zostali podzieleni na grupę hormonowrażliwą i grupę niewrażliwą na hormony w zależności od tego, czy stosowanie hormonu było skuteczne, czy nie. Analiza regresji logistycznej została wykorzystana do analizy korelacji między statystycznie istotnymi parametrami a wrażliwością na hormony. Wykorzystano sztuczną inteligencję do ustalenia modelu korelacji między cechami obrazowania a danymi klinicznymi i wrażliwością na hormony.
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Rzeczywisty)
150
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Chiny, 100191
- Peking University Third Hospital
-
-
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
18 lat do 90 lat (Dorosły, Starszy dorosły)
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Płeć kwalifikująca się do nauki
Wszystko
Metoda próbkowania
Próbka bez prawdopodobieństwa
Badana populacja
Od 1 czerwca 2012 r. do 31 grudnia 2020 r. wszyscy pacjenci hospitalizowani z IIP byli przyjmowani na oddział oddechowy i intensywnej terapii Trzeciego Szpitala Uniwersytetu Pekińskiego.
Wszystkich pacjentów jest 150, 45 pacjentów stosujących hormony, średni wiek 62 lata, 21 mężczyzn.
Opis
Kryteria przyjęcia:
Diagnostyka kliniczno-patologiczno-radiologiczna idiopatycznego śródmiąższowego zapalenia płuc Zastosowano terapię hormonalną; Dane z obserwacji były kompletne i można było ocenić wpływ stosowania hormonów.
Kryteria wyłączenia:
Choroba infekcji płuc; Niewydolność serca; Choroba tkanki łącznej; IIP Bez terapii hormonalnej; IIP, ale dane z obserwacji były niekompletne i nie można było ocenić wpływu stosowania hormonów.
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Grupa wrażliwa na hormony
Prednizon, 0,5 mg/kg dziennie, 3-6 miesięcy
|
Szlifowane szkło, plaster miodu, siatka, konsolidacja
|
|
Grupa niewrażliwości na hormony
Prednizon, 0,5 mg/kg dziennie, 3-6 miesięcy
|
Szlifowane szkło, plaster miodu, siatka, konsolidacja
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
dane kliniczne i współczynniki funkcji obrazowania w obu grupach
Ramy czasowe: 3-6 miesięcy po leczeniu
|
dane kliniczne, w tym wiek, płeć, objawy, oznaki, historię palenia, powikłania, badanie laboratoryjne, czynność płuc.
Funkcja obrazowania, w tym nieprzezroczystość matowego szkła, siateczka, plaster miodu i konsolidacja.
|
3-6 miesięcy po leczeniu
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
związek między współczynnikami cech obrazowania a wrażliwością na hormony
Ramy czasowe: 3-6 miesięcy po leczeniu
|
Regresja logistyczna analizująca związek między współczynnikami cech obrazowania a wrażliwością na hormony.
|
3-6 miesięcy po leczeniu
|
Inne miary wyników
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
opracowanie modelu algorytmu sztucznej inteligencji
Ramy czasowe: 3-6 miesięcy po leczeniu
|
Do stworzenia modelu rozpoznawania różnych cech obrazowania wykorzystano metodę U-net konwolucyjnej sieci neuronowej głębokiego uczenia (CNN).
Funkcje obrazowania obejmują nieprzezroczystość matowego szkła, siateczkę, plaster miodu i konsolidację.
Przy stosunku powierzchni cech obrazowania dwóch grup jako danych wejściowych i skuteczności hormonalnej jako danych wyjściowych, model korelacji między cechami obrazowania a wrażliwością na hormony ustalono przy użyciu algorytmu sztucznej inteligencji k najbliższego sąsiada (KNN) i maszyny wektorów nośnych (SVM) algorytm.
|
3-6 miesięcy po leczeniu
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: Bei He, Peking University Third Hospital Respiratory and critical care department
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
30 grudnia 2019
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
1 czerwca 2021
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
30 czerwca 2021
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
30 czerwca 2021
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
23 listopada 2021
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
7 grudnia 2021
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
7 grudnia 2021
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
23 listopada 2021
Ostatnia weryfikacja
1 czerwca 2021
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- LM2019173
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIE
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .