Konvoluční neuronová síť pro detekci cervikální myelomalacie
Konvoluční neuronová síť pro detekci cervikální myelomalacie na magnetické rezonanci
Technologie hlubokého učení se stále více používá v chirurgii páteře a také v mnoha lékařských oborech. Bylo však zjištěno, že většina studií na toto téma v literatuře byla provedena s výjimkou krční páteře. V této studii jsme se zaměřili na prokázání účinnosti algoritmu hlubokého učení v diagnostice cervikální myelomalacie ve srovnání s konvenčními diagnostickými metodami.
Umělé neuronové sítě, technika strojového učení, se stále více používají v několika průmyslových a výzkumných oblastech. Rozvoj výpočetních jednotek a rostoucí množství dat vedly k vývoji nových metod na umělých neuronových sítích
Přehled studie
Postavení
Podmínky
Intervence / Léčba
Detailní popis
Cervikální myelopatie (CM) je časté degenerativní onemocnění krční páteře, které vzniká v důsledku komprese míchy. Při hodnocení tohoto onemocnění a určování možností léčby by měly být společně hodnoceny pacientovy klinické a radiologické modality.
Současné zobrazovací postupy pro CM jsou prosté rentgenogramy, počítačová tomografie a magnetická rezonance (MRI). MRI u CM je však cennější při hodnocení ploténky, míchy a dalších měkkých tkání ve srovnání s jinými zobrazovacími metodami. Technologie umělé inteligence se také používají v mnoha zdravotnických aplikacích, jako je analýza lékařských snímků, analýza biologických signálů atd. V této studii jsme se zaměřili na prokázání účinnosti algoritmu hlubokého učení v diagnostice cervikální myelomalacie ve srovnání s konvenčními diagnostickými metodami.
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
Fatih
-
Istanbul, Fatih, Krocan, 34093
- Istanbul University
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
Přijímá zdravé dobrovolníky
Pohlaví způsobilá ke studiu
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Kritéria pro zařazení:
- pacienti s klasickými příznaky cervikální myelomalacie, jako je bolest a ztuhlost šíje, slabost a neobratnost na horních končetinách nebo potíže s chůzí a radiologický nález komprese páteře
- 30-80 let věku.
Kritéria vyloučení:
- Pacienti s předchozí anamnézou operace krční páteře a mají systematické onemocnění (revmatologické nebo nervové onemocnění).
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
cervikální myelopatie
MR snímky pacientů s cervikální myelopatií
|
Konvoluční neuronové sítě, technika strojového učení, se stále více používají v několika průmyslových a výzkumných oblastech.
Rozvoj výpočetních jednotek a rostoucí množství dat vedly k vývoji nových metod na umělých neuronových sítích.
Hluboké učení (DL) je vícevrstvá neuronová síť, ve které se extrakce funkcí provádí automaticky.
Rozšiřuje tradiční neuronové sítě přidáním dalších skrytých vrstev do síťové architektury mezi vstupní a výstupní vrstvu pro modelování složitějších a nelineárních vztahů.
|
|
normální
normální část MRI pacientů s cervikální myelopatií
|
Konvoluční neuronové sítě, technika strojového učení, se stále více používají v několika průmyslových a výzkumných oblastech.
Rozvoj výpočetních jednotek a rostoucí množství dat vedly k vývoji nových metod na umělých neuronových sítích.
Hluboké učení (DL) je vícevrstvá neuronová síť, ve které se extrakce funkcí provádí automaticky.
Rozšiřuje tradiční neuronové sítě přidáním dalších skrytých vrstev do síťové architektury mezi vstupní a výstupní vrstvu pro modelování složitějších a nelineárních vztahů.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Hodnota přesnosti matoucí matice pro sagitální pohledy
Časové okno: 1 den
|
Jedná se o specifické rozložení tabulky, které umožňuje vizualizaci výkonu algoritmu.
|
1 den
|
|
Hodnota přesnosti matoucí matice pro axiální pohledy
Časové okno: 1 den
|
Jedná se o specifické rozložení tabulky, které umožňuje vizualizaci výkonu algoritmu.
|
1 den
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Hakan Yilmaz, Karabuk University, Faculty of Engineering
- Vrchní vyšetřovatel: Murat Korkmaz, Istanbul University, Faculty of Medicine
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (AKTUÁLNÍ)
Primární dokončení (AKTUÁLNÍ)
Dokončení studie (AKTUÁLNÍ)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (AKTUÁLNÍ)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (AKTUÁLNÍ)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- KAEK/2020.07.129
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Popis plánu IPD
Časový rámec sdílení IPD
Typ podpůrných informací pro sdílení IPD
- PROTOKOL STUDY
- MÍZA
- ICF
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 .