Применение алгоритма искусственного интеллекта на основе компьютерной томографии для измерения параметров мышц
20 февраля 2025 г. обновлено: Yaomin Hu, RenJi Hospital
Применение алгоритма искусственного интеллекта на основе КТ -визуализации для измерения параметров мышц при диагностике саркопении
Чтобы создать модель искусственного интеллекта для автоматической диагностики саркопении на основе КТ -визуализации
Обзор исследования
Статус
Завершенный
Подробное описание
С помощью ускоряющегося процесса старения ранняя идентификация и диагностика саркопении, наряду с эффективной профилактикой ее неблагоприятных результатов, стали центром медицинских исследований.
Тем не менее, современные методы оценки и диагностики саркопении все еще сталкиваются с значительными ограничениями, что делает разработку более эффективных и точных методов оценки мышечной массы неотложной клинической потребностью.
Хотя КТ считается наиболее перспективным методом оценки мышечной массы, его практическое применение препятствует таким факторам, как зависимость от опыта врача и трудоемкие процедуры, ограничивая его широкое клиническое усыновление.
В свете этих проблем это исследование направлено на разработку модели искусственного интеллекта для полностью автоматизированного измерения мышечной массы на основе брюшной КТ -визуализации и подтверждения ее значения применения в оказании помощи диагностике саркопении.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Действительный)
1080
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
Shanghai
-
Shanghai, Shanghai, Китай, 2000127
- Shanghai Jiaotong University School of Medicine, Renji Hospital Ethics Committee
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Да
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
960 стационарных пациентов в отделении гериатрического отделения больницы Ренджи, 20 пациентов из больницы Руиджина, связанных с Медицинской школой Университета Шанхай Цзяотонг, 20 пациентов из первой аффилированной больницы Медицинского университета Чжэцзян, 50 пациентов из первой аффилированной больницы Вэньчжоу и 30 пациентов из больницы Хуангшана.
Описание
Критерии включения:
- Население, проходящее обследования BIA и брюшной КТ;
- Может сотрудничать, чтобы завершить анализ композиции человеческого тела, измерение прочности сцепления, измерение времени ходьбы 6M и обследование вопросника.
Критерии исключения:
- Возраст <18 лет;
- Существование отека брюшной стенки;
- История хирургии позвоночника или переломов позвонков, или поражения опухоли позвонков;
- История нервно -мышечных расстройств.
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Автоматически и точно определить объем трехмерного мышца и объем жира.
Временное ограничение: 2020-2023
|
Для достижения автоматической и точной количественной оценки трехмерного объема мышц и объема жира в позвоночной области L3 с помощью глубокого обучения.
|
2020-2023
|
|
Создать модель искусственного интеллекта для диагностики саркопении.
Временное ограничение: 2020-2023
|
Валидация моделей искусственного интеллекта может помочь в диагностике саркопении.
|
2020-2023
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
5 сентября 2023 г.
Первичное завершение (Действительный)
31 декабря 2024 г.
Завершение исследования (Действительный)
31 декабря 2024 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
20 февраля 2025 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
20 февраля 2025 г.
Первый опубликованный (Действительный)
25 марта 2025 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
25 марта 2025 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
20 февраля 2025 г.
Последняя проверка
1 февраля 2025 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- LY2023-150-A
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .