Predição de fibrose hepática significativa (PSLF)
16 de julho de 2024 atualizado por: Huang Haijun
Tecnologia multimodal de fusão de imagens digitais baseada em aprendizado profundo para prever fibrose hepática significativa e sua aplicação em pesquisas multicêntricas
O método de aprendizagem profunda baseado em rede neural convolucional (CNN) foi utilizado para extrair as características relevantes da classificação da fibrose hepática a partir das informações multimodais de cortes patológicos digitais, parâmetros clínicos e biomarcadores de um grande número de casos existentes de punção hepática, e a arquitetura U-Net da CNN foi usada para segmentar e extrair as características de imagens médicas clínicas.
Visão geral do estudo
Descrição detalhada
Pacientes com hepatite B crônica foram submetidos à biópsia hepática guiada por ultrassonografia B e foram divididos em grupo com fibrose hepática leve (fibrose grau 0-1, S1), grupo com fibrose hepática significativa (fibrose grau 2, S2), grupo com fibrose hepática avançada e grupo com fibrose hepática precoce. grupo de cirrose (fibrose grau 3-4, S3-4) de acordo com os resultados patológicos. Neste estudo, 200 pacientes com diferentes graus de fibrose hepática e 200 voluntários normais foram coletados de 2018 a 2022, e seus dados bioquímicos clínicos, dados de imagem e amostras de sangue periférico foram coletadas.As características patológicas do microambiente, características de imagem, características dos parâmetros clínicos e outros dados dos pacientes foram extraídas, e o método de aprendizagem de destilação baseado no modelo professor-aluno foi adotado para desenvolver e construir uma análise multimodal de big data modelo para classificação precisa da fibrose hepática, de modo a obter um sistema de diagnóstico de classificação inteligente não invasivo para fibrose hepática.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Estimado)
700
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Contato de estudo
- Nome: Haijun Huang
- Número de telefone: 13758186635
- E-mail: huanghaijun0826@163.com
Locais de estudo
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Zhejiang
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Hangzhou, Zhejiang, China, 310014
- Recrutamento
- Haijun Huang
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Contato:
- Haijun Huang
- Número de telefone: 13758186635
- E-mail: huanghaijun0826@163.com
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Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
Aceita Voluntários Saudáveis
Sim
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
Um paciente com fibrose hepática crônica por hepatite B confirmada por biópsia hepática
Descrição
Critério de inclusão:
- Idade de 18 a 60 anos
- O diagnóstico de hepatite B crônica está de acordo com os critérios diagnósticos das Diretrizes de Prevenção e Tratamento da Hepatite B Crônica de 2019 da China, e o diagnóstico de fígado gorduroso não alcoólico está de acordo com as diretrizes da Associação de Hepatologia do Pacífico Asiático
- Os exames de imagem não mostraram câncer de fígado
Critério de exclusão:
- Existem contra-indicações para biópsia hepática
- A patologia hepática não atendeu aos critérios
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
|---|
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fibrose leve
S0-1
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fibrose hepática significativa
S2
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Fibrose hepática avançada
S3-4
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Desenvolvimento de modelo
Prazo: 2024.6-2024.12
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Foram extraídos recursos de imagem (como tomografia computadorizada, ressonância magnética, raio-X, etc.) e parâmetros clínicos dos pacientes, incluindo características basais da população (como idade, sexo, comorbidades, etc.), indicadores bioquímicos sanguíneos (como glicemia , lipídios, indicadores de função hepática, etc.) e indicadores de citologia sanguínea (como contagem de glóbulos brancos, contagem de glóbulos vermelhos, etc.).
Seleção de caso concluída e estabelecimento de coorte, extração de recursos multimodais e desenvolvimento de modelo
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2024.6-2024.12
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Construir um sistema multimodal de plataforma em nuvem de alerta precoce de fibrose hepática de big data
Prazo: 2025.1-2025.12
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Pretendemos projetar uma plataforma em nuvem com componentes de armazenamento, processamento e análise de dados.Selecione a pilha de tecnologia apropriada para garantir que a plataforma tenha a capacidade de lidar com dados em grande escala e tenha boa escalabilidade e desempenho.A precisão da fibrose hepática multimodal construída anteriormente o modelo de digitação foi então incorporado à plataforma, garantindo que o modelo pudesse lidar com uma variedade de tipos de dados e se integrar perfeitamente com outros componentes da plataforma. Ao mesmo tempo, a tecnologia de processamento de fluxo é usada para integrar o monitoramento e análise em tempo real função da plataforma, de modo a fazer rápida previsão e classificação dos dados de casos de fibrose hepática recém-adquiridos. A precisão e a estabilidade do modelo foram verificadas posteriormente nos dados clínicos multicêntricos e na fibrose hepática multimodal big data precoce sistema de plataforma de nuvem de aviso foi construído
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2025.1-2025.12
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Outras medidas de resultado
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Avaliação da eficácia do sistema multimodal de plataforma de alerta de fibrose hepática de big data
Prazo: 2026.1-2026.12
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Para testar a eficácia do sistema multimodal de plataforma de alerta de fibrose hepática de big data em um ambiente clínico multicêntrico real.
Também exploraremos a possibilidade de usar a plataforma para acompanhamento de pacientes a longo prazo, testes remotos de pacientes e avaliação regular da progressão da doença
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2026.1-2026.12
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Colaboradores
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
20 de julho de 2024
Conclusão Primária (Estimado)
31 de dezembro de 2024
Conclusão do estudo (Estimado)
31 de dezembro de 2026
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
10 de julho de 2024
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
16 de julho de 2024
Primeira postagem (Real)
19 de julho de 2024
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
19 de julho de 2024
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
16 de julho de 2024
Última verificação
1 de julho de 2024
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- KY2024072
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
INDECISO
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
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