基于深度学习的吲哚青绿淋巴图分类方法研究 (BCRL；ICG)
2021年3月27日 更新者：Peking University People's Hospital
基于深度学习的吲哚青绿淋巴造影诊断乳腺癌相关淋巴水肿分类方法研究
乳腺癌相关淋巴水肿（BCRL）是乳腺癌手术后最常见的并发症，给患者带来沉重的心理和精神负担。
长期以来，淋巴水肿的诊治一直是国内外研究的难点。
很大程度上是因为就诊的患者大多已经出现明显的淋巴水肿，内部淋巴管发生了病理性重塑[1]，因此早期发现淋巴水肿并及时干预尤为重要通过使用敏感的筛选工具。
吲哚菁绿（ICG）淋巴管造影是一种较新的方法，可以实时、快速地显示浅表淋巴液流量，且不受放射性影响[7]。
2007年首次采用吲哚菁绿淋巴造影评价浅表淋巴管功能。
2011年日本学者根据20例乳腺癌术后淋巴水肿患者的ICG淋巴造影资料发现皮肤反流征，根据严重程度大致分为三类：飞溅型、星团型和弥漫型（图1）[8] ].
后来，2016年一项涉及196人的前瞻性研究肯定了ICG淋巴造影在淋巴水肿早期诊断中的价值，并使ICG淋巴造影的影像更加具体0-5期[9]，但分期仍依据这三者2011年小样本临床研究发现的皮肤反流症状类型，在实际临床应用中并不完全适用。
此外，当ICG淋巴管造影出现异常皮肤反流症状时，机体发生的病理生理变化缺乏研究和探索。
因此，本研究希望通过机器学习（深度学习）提炼ICG淋巴造影的图像特征，通过分期图像特征建立诊断早期淋巴水肿的PKUPH模型。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
200
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Siyao Liu, Dr
- 电话号码：+8618801229921
- 邮箱：dr.liusiyao@pku.edu.cn
学习地点
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Beijing
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Beijing、Beijing、中国
- 招聘中
- Peking University People's Hospital
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接触：
- liu siyao
- 电话号码：+86 18801229921
- 邮箱：doc_lsy@163.com
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
有资格学习的性别
女性
取样方法
概率样本
研究人群
因上肢水肿为主诉入胸外科门诊的患者
描述
纳入标准：
- 2016年10月至今，约200名因上肢水肿为主诉就诊于乳腺外科门诊的患者，愿意接受ICG淋巴造影、臂围测量、引流测量、生物电阻抗测量、主诉量表、 ETC。 。
排除标准：
- 双侧乳腺癌；造影剂过敏史；受影响肢体的动静脉血栓形成;区域淋巴结复发；没有知情同意；严重的心脏和大脑疾病；原发性淋巴系统疾病（如淋巴漏）；仅单侧肢体接受 ICG 显像。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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标签 1
本组患者基线资料测量：臂围（阳性）和ICG（阳性）。
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无干预，只学习不同标签组的ICG图像特征
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标签 2
本组患者基线资料测量：臂围（阴性）和ICG（阳性）。
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无干预，只学习不同标签组的ICG图像特征
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标签 3
本组患者基线资料测量：臂围（阴性）和ICG（阴性）。
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无干预，只学习不同标签组的ICG图像特征
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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建立基于深度学习的ICG淋巴水肿诊断PKUPH模型
大体时间：2016-2022
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建立基于深度学习的ICG淋巴水肿诊断PKUPH模型
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2016-2022
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Shu Wang, Dr、Breast Center, Peking University People's Hospital, Beijing, China
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
一般刊物
- Mihara M, Hara H, Araki J, Kikuchi K, Narushima M, Yamamoto T, Iida T, Yoshimatsu H, Murai N, Mitsui K, Okitsu T, Koshima I. Indocyanine green (ICG) lymphography is superior to lymphoscintigraphy for diagnostic imaging of early lymphedema of the upper limbs. PLoS One. 2012;7(6):e38182. doi: 10.1371/journal.pone.0038182. Epub 2012 Jun 4.
- Yamamoto T, Yamamoto N, Doi K, Oshima A, Yoshimatsu H, Todokoro T, Ogata F, Mihara M, Narushima M, Iida T, Koshima I. Indocyanine green-enhanced lymphography for upper extremity lymphedema: a novel severity staging system using dermal backflow patterns. Plast Reconstr Surg. 2011 Oct;128(4):941-947. doi: 10.1097/PRS.0b013e3182268cd9.
- Beek MA, te Slaa A, van der Laan L, Mulder PG, Rutten HJ, Voogd AC, Luiten EJ, Gobardhan PD. Reliability of the Inverse Water Volumetry Method to Measure the Volume of the Upper Limb. Lymphat Res Biol. 2015 Jun;13(2):126-30. doi: 10.1089/lrb.2015.0011.
- Shi S, Lu Q, Fu MR, Ouyang Q, Liu C, Lv J, Wang Y. Psychometric properties of the Breast Cancer and Lymphedema Symptom Experience Index: The Chinese version. Eur J Oncol Nurs. 2016 Feb;20:10-6. doi: 10.1016/j.ejon.2015.05.002. Epub 2015 Jun 9.
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2016年10月1日
初级完成 (预期的)
2022年10月1日
研究完成 (预期的)
2022年10月1日
研究注册日期
首次提交
2021年3月27日
首先提交符合 QC 标准的
2021年3月27日
首次发布 (实际的)
2021年4月1日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2021年4月1日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2021年3月27日
最后验证
2021年3月1日
更多信息
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