Výzkum poranění acetabulárního labra na základě MR: Víceúhlový model hlubokého učení
Přehled studie
Postavení
Postavení
Podmínky
Podmínky
Intervence / Léčba
Intervence / Léčba
Detailní popis
- Detekce snímků acetabulárního labra na základě CNN: byly použity axiální a koronální T2-fs snímky a všechny snímky byly korigovány a standardizovány. CNN se používá k rozpoznání a naučení snímků se strukturou acetabulárního labra pro výběr snímků se strukturou acetabulárního labra z kompletní sekvence a vymazání snímků bez struktury acetabulárního labra. Všechna data jsou rozdělena do trénovací sady (70 %, 30 % v trénovací sadě jako ověřovací sada) a zbývajících 30 % jako testovací sada pro vyhodnocení přesnosti rozpoznání modelu. Získané výsledky zadejte do dalšího kroku.
- Rozpoznání a segmentace acetabulárního labra na základě Densenet: použití Densenetu k rozpoznání a naučení acetabulárního labra z vybraných snímků. LabelImg byl použit k ručnímu vyhledání souřadnic acetabulárního labra a poté je vložil do Pythonu pro učení rozpoznávání. Všechna data byla rozdělena do trénovací sady (70 % a poté 30 % v trénovací sadě bylo vybráno jako ověřovací sada) a zbývajících 30 % bylo použito jako testovací sada k vyhodnocení přesnosti rozpoznání modelu. Po identifikaci struktury labra se struktura labra lokálně ořízne a zvětší, aby se odstranily nadbytečné informace. Nakonec zadejte výsledek do dalšího kroku.
- Identifikace a klasifikace poranění acetabulárního labra na základě 3D-CNN: vstupní data byla identifikována a klasifikována pomocí 3D-CNN modelu. 3D-CNN je rozděleno do osmi vrstev: vstupní vrstva, vrstva tvrdého drátu H1, konvoluční vrstva C2, downsampling vrstva S3, konvoluční vrstva C4, downsampling vrstva S5, konvoluční vrstva C6 a výstupní vrstva. 3D-CNN zkonstruuje krychli naskládáním více po sobě jdoucích snímků a poté v krychli použije 3D konvoluční jádro. Prostřednictvím této struktury budou obrazy příznaků v konvoluční vrstvě spojeny s více sousedními snímky v předchozí vrstvě, aby se realizovalo získávání informací spojitých obrázků. Podobně byla data rozdělena do tréninkového souboru (70 % a poté 30 % tréninkového souboru bylo vybráno jako ověřovací soubor) a zbývajících 30 % bylo použito jako testovací soubor k vyhodnocení přesnosti klasifikace k identifikaci zranění. labra a klasifikovat případy s poraněním.
- Kombinační model: podle výše uvedeného procesu (1-3), poté, co jsou vytvořeny modely pro axiální a koronální snímky, v souladu s výstupními charakteristikami klasifikačního modelu CNN, jsou před výstupními výsledky predikovány pravděpodobnosti různých stupňů, a výstupní výsledky jsou založeny na těchto pravděpodobnostech pro výběr formy vyjádření maximální možné pravděpodobnosti. Náš kombinační model zprůměruje pravděpodobnosti těchto různých klasifikací, vypočítá konečnou pravděpodobnost předpovědi a poté získá konečný model. K ověření modelu byla použita testovací sada třetího kroku (včetně smíšených dat axiálních a koronálních snímků).
- Porovnání radiologů a hluboké učení: Vyjmenujte případy testovací sady ve výše uvedeném kroku 3 a požádejte dva profesionální radiology MSK, aby klasifikovali, zda došlo k poškození a stupeň poškození, a porovnejte s výsledky s umělou diagnózou (oba lékaři čtou snímky nezávisle a získali výsledky diagnózy simulací normálního stavu psaní zprávy bez jakékoli výzvy). Nakonec byla porovnána přesnost umělé diagnózy s přesností kombinovaného modelu získaného ve čtvrtém kroku.
Typ studie
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Zápis
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Čína, 010
- Peking University Third Hospital
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dítě
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Pohlaví způsobilá ke studiu
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Bez jakékoli léčby před zobrazovacím vyšetřením;
- MR kyčelního kloubu byla provedena do tří měsíců před operací a kvalita obrazu byla dobrá;
- V naší nemocnici byla provedena artroskopická operace a záznamy operace byly kompletní.
Kritéria vyloučení:
- Historie operace kyčle, nádoru nebo předchozí zlomeniny;
- Nejasný obraz, vážný artefakt nebo neúplná klinická data.
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Observační modely: Case-Control
- Časové perspektivy: Retrospektivní
Počet skupin / kohort
Kohorty a intervence
Skupina / kohortaSkupina / kohorta |
Intervence / LéčbaIntervence / Léčba |
|---|---|
|
Normální kontrolní skupina – stupeň 0
Artroskopické vyšetření kyčle bylo normální a labrum bylo intaktní bez poranění nebo natržení.
|
Výsledky artroskopie kyčle byly brány jako zlatý standard a MRI vyšetření bylo považováno za objekt výzkumu.
|
|
Poranění vazů - stupeň 1
Artroskopické vyšetření kyčle ukázalo degeneraci labra nebo poranění, ale žádné lokální nebo úplné natržení.
|
Výsledky artroskopie kyčle byly brány jako zlatý standard a MRI vyšetření bylo považováno za objekt výzkumu.
|
|
Natržení vazů, stupeň 2
Artroskopie kyčle odhalila částečnou nebo úplnou ztrátu labra.
|
Výsledky artroskopie kyčle byly brány jako zlatý standard a MRI vyšetření bylo považováno za objekt výzkumu.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Výzkum poranění acetabulárního labra na základě MR: víceúhlový model hlubokého učení
Časové okno: 2020.12.01-2021.05.30
|
Byl získán model hlubokého učení pro diagnostiku a klasifikaci poranění labra a porovnán s lékaři různých stadií.
|
2020.12.01-2021.05.30
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Sponzor
Vyšetřovatelé
Vyšetřovatelé
- Studijní židle: huishu Yuan, MD, Peking University Third Hospital
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Začátek studia
Primární dokončení (Aktuální)
Primární dokončení
Dokončení studie (Aktuální)
Dokončení studie
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
První zveřejněno
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Poslední zveřejněná aktualizace
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
Další identifikační čísla studie
- M2020459
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .