Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Przewidywanie znacznego zwłóknienia wątroby (PSLF)

16 lipca 2024 zaktualizowane przez: Huang Haijun

Multimodalna technologia cyfrowego łączenia obrazów oparta na głębokim uczeniu się w celu przewidywania znacznego zwłóknienia wątroby i jej zastosowanie w badaniach wieloośrodkowych

Zastosowano metodę głębokiego uczenia się opartą na konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN) w celu wyodrębnienia istotnych cech klasyfikacji zwłóknienia wątroby z multimodalnych informacji o cyfrowych przekrojach patologicznych, parametrach klinicznych i biomarkerach dużej liczby istniejących przypadków nakłucia wątroby oraz Do segmentacji i wyodrębniania cech klinicznych obrazów medycznych wykorzystano architekturę U-Net CNN.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Pacjentów z przewlekłym wirusowym zapaleniem wątroby typu B poddano biopsji wątroby pod kontrolą USG B i podzielono ich na grupę z łagodnym zwłóknieniem wątroby (stopień zwłóknienia 0-1, S1), grupę ze znacznym zwłóknieniem wątroby (stopień zwłóknienia 2, S2), grupę z zaawansowanym zwłóknieniem wątroby i grupę z wczesnym marskości wątroby (stopień zwłóknienia 3-4, S3-4) zgodnie z wynikami patologicznymi. W tym badaniu w latach 2018–2022 zebrano 200 pacjentów z różnym stopniem zwłóknienia wątroby i 200 zdrowych ochotników, a ich kliniczne dane biochemiczne, dane obrazowe i próbki krwi obwodowej. Wyekstrahowano charakterystykę patologicznego mikrośrodowiska, charakterystykę obrazowania, charakterystykę parametrów klinicznych i inne dane pacjentów, a następnie przyjęto metodę uczenia się przez destylację opartą na modelu nauczyciel-uczeń w celu opracowania i skonstruowania multimodalnej analizy dużych zbiorów danych model dokładnej oceny zwłóknienia wątroby, tak aby uzyskać nieinwazyjny, inteligentny system diagnostyki stopniowania zwłóknienia wątroby.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

700

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

  • Chiny
    • Zhejiang
      • Hangzhou, Zhejiang, Chiny, 310014

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

  • Dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Pacjent z przewlekłym zwłóknieniem wątroby typu B potwierdzonym biopsją wątroby

Opis

Kryteria przyjęcia:

  1. Wiek 18-60 lat
  2. Rozpoznanie przewlekłego wirusowego zapalenia wątroby typu B jest zgodne z kryteriami diagnostycznymi zawartymi w chińskich wytycznych dotyczących zapobiegania i leczenia przewlekłego wirusowego zapalenia wątroby typu B z 2019 r., natomiast rozpoznanie niealkoholowego stłuszczenia wątroby jest zgodne z wytycznymi Stowarzyszenia Hepatologów Azji i Pacyfiku
  3. Obrazowanie nie wykazało raka wątroby

Kryteria wyłączenia:

  1. Istnieją przeciwwskazania do biopsji wątroby
  2. Patologia wątroby nie spełniała kryteriów

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
łagodne zwłóknienie
S0-1
znaczne zwłóknienie wątroby
S2
Zaawansowane zwłóknienie wątroby
S3-4

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Rozwój modelu
Ramy czasowe: 2024.6-2024.12
Wyodrębniono cechy obrazowe (takie jak tomografia komputerowa, rezonans magnetyczny, prześwietlenie itp.) i parametry kliniczne pacjentów, w tym podstawowe cechy populacji (takie jak wiek, płeć, choroby współistniejące itp.), wskaźniki biochemiczne krwi (takie jak poziom glukozy we krwi) , lipidy, wskaźniki czynności wątroby itp.) i wskaźniki cytologii krwi (takie jak liczba białych i czerwonych krwinek itp.). Zakończono selekcję przypadków i utworzenie kohorty, wyodrębniono cechy multimodalne i opracowano model
2024.6-2024.12

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Zbuduj multimodalny system chmurowy wczesnego ostrzegania o zwłóknieniu wątroby wykorzystujący duże zbiory danych
Ramy czasowe: 2025.1-2025.12
Zamierzamy zaprojektować platformę chmurową z komponentami do przechowywania, przetwarzania i analizy danych. Dobierz odpowiedni stos technologiczny, aby mieć pewność, że platforma będzie w stanie obsłużyć dane o dużej skali oraz będzie charakteryzowała się dobrą skalowalnością i wydajnością. Zbudowana wcześniej multimodalna precyzja zwłóknienia wątroby Następnie w platformę wbudowano model typowania, zapewniając, że model będzie w stanie obsłużyć różnorodne typy danych i bezproblemowo zintegrować się z innymi komponentami platformy. Jednocześnie technologia przetwarzania strumieniowego służy do integracji monitorowania i analizy w czasie rzeczywistym funkcję platformy, aby umożliwić szybkie przewidywanie i klasyfikację danych dotyczących nowo nabytych przypadków zwłóknienia wątroby. Dokładność i stabilność modelu zostały następnie zweryfikowane w wieloośrodkowych danych klinicznych oraz na wczesnym etapie wielomodalnego zbioru danych dotyczących zwłóknienia wątroby zbudowano system platformy chmur ostrzegawczych
2025.1-2025.12

Inne miary wyników

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Ocena Skuteczność multimodalnego systemu ostrzegania o zwłóknieniu wątroby opartego na dużych zbiorach danych
Ramy czasowe: 2026.1-2026.12
Aby przetestować skuteczność multimodalnego systemu platformy ostrzegania o zwłóknieniu wątroby opartego na dużych zbiorach danych w rzeczywistym wieloośrodkowym środowisku klinicznym. Zbadamy także możliwość wykorzystania platformy do długoterminowej obserwacji pacjentów, zdalnego badania pacjentów i regularnej oceny postępu choroby
2026.1-2026.12

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Huang Haijun

Współpracownicy

East China University of Science and Technology

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 (Szacowany)

20 lipca 2024

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

31 grudnia 2024

Ukończenie studiów (Szacowany)

31 grudnia 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

10 lipca 2024

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

16 lipca 2024

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

19 lipca 2024

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

19 lipca 2024

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

16 lipca 2024

Ostatnia weryfikacja

1 lipca 2024

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • KY2024072

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIEZDECYDOWANY

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 .

Badania kliniczne na Zwłóknienie wątroby

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Belarus

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj