- ICH GCP
- Registr klinických studií v USA
- Klinická studie NCT04959656
Multimodal Imaging-assisted Diagnosis Model for Cervical Spine Tumors
Based on a Small Sample Deep Learning Multi-modal Image-assisted Diagnosis Model of Cervical Spine Tumors Clinical Application Research
Cervical spine tumor is a small sample of tumor disease with low incidence, great harm, and complex anatomical structure. It is very difficult to identify and classify benign and malignant cervical spine tumors clinically.
The deep learning model we constructed in the early stage has a higher accuracy rate for the image diagnosis of cervical spondylosis with a large number of cases, and a better clinical application effect, but the accuracy rate for cervical spine tumors with a small number of cases is lower. The reason may be the amount of data. With limited tasks, the traditional deep learning model is difficult to play an effective role.
Based on this, we propose to build a small sample-oriented deep learning model to assist clinicians in the diagnosis of cervical spine tumors with multimodal images, and to evaluate the benign and malignant tumors.
Přehled studie
Postavení
Podmínky
Detailní popis
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
-
Beijing, Čína
- Peking University Third Hospital
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
Přijímá zdravé dobrovolníky
Pohlaví způsobilá ke studiu
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Inclusion Criteria:
- 18-50 years old, about 300 males and females; in the orthopedics outpatient and emergency department of our hospital, the imaging scans (X-ray, CT, MR) showed no obvious abnormalities.
Exclusion Criteria:
- have had surgery before acquiring the images, Those who have cervical spine fractures, deformities, infections, etc. who cannot cooperate with imaging examinations, and those who have not signed the informed consent. The normal control group" includes about 600 patients with normal or slightly degenerated cervical spine, as a standard for training computers to recognize cervical spine structures Images and control images for detecting tumor lesions.
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
---|
X-ray
This study completed the manual labeling of preoperative multi-modal images of cervical spine structures and tumor lesions.
On the normal cervical spine, six target areas were labeled: cervical spinal cord (MRI), cervical spine alignment (MRI), cervical intervertebral discs ( MRI), cervical spinal canal area (MRI), cervical cobb angle (X-ray) and cervical posterior longitudinal ligament ossification (CT).
For cervical tumor lesions, complete MR and CT as well as orthopedic, axial and coronal positions.
The label on the lateral X-ray image.
|
CT
This study completed the manual labeling of preoperative multi-modal images of cervical spine structures and tumor lesions.
On the normal cervical spine, six target areas were labeled: cervical spinal cord (MRI), cervical spine alignment (MRI), cervical intervertebral discs ( MRI), cervical spinal canal area (MRI), cervical cobb angle (X-ray) and cervical posterior longitudinal ligament ossification (CT).
For cervical tumor lesions, complete MR and CT as well as orthopedic, axial and coronal positions.
The label on the lateral X-ray image.
|
MRI
This study completed the manual labeling of preoperative multi-modal images of cervical spine structures and tumor lesions.
On the normal cervical spine, six target areas were labeled: cervical spinal cord (MRI), cervical spine alignment (MRI), cervical intervertebral discs ( MRI), cervical spinal canal area (MRI), cervical cobb angle (X-ray) and cervical posterior longitudinal ligament ossification (CT).
For cervical tumor lesions, complete MR and CT as well as orthopedic, axial and coronal positions.
The label on the lateral X-ray image.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
---|---|---|
tumor detection
Časové okno: 2022-2023
|
On the basis of the cervical spine structure, it is the modeling of the tumor.
The model based on weakly supervised learning recognizes the morphological features such as the size of the tumor lesion, and uses the fast-adapted meta-learning method to achieve a fast model under a small amount of training.
Optimize, and finally evaluate the benignity, borderline and malignant probability of the tumor and use it as an output.
|
2022-2023
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
---|---|---|
cervical spine detection
Časové okno: 2022-2023
|
Taking the postoperative pathology report of cancer patients as the audit standard, testing the sensitivity and accuracy of the model, and integrating it into a complete deep learning model.
|
2022-2023
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Vyšetřovatelé
- Studijní židle: hanqiang ouyang, Peking University Third Hospital
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
Další identifikační čísla studie
- IRB00006761-M2020255
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 .
Klinické studie na Nádor páteře
-
University of PennsylvaniaZatím nenabírámeTumor, Solid
-
Varian, a Siemens Healthineers CompanyDokončeno
-
Varian, a Siemens Healthineers CompanyDokončeno
-
University of Wisconsin, MadisonNational Cancer Institute (NCI); National Institutes of Health (NIH)Ukončeno
-
Eikon TherapeuticsSeven and Eight Biopharmaceuticals IncDokončenoTumor, SolidSpojené státy
-
Merck Sharp & Dohme LLCUkončeno
-
MiNK TherapeuticsDokončenoTumor, SolidSpojené státy
-
Varian, a Siemens Healthineers CompanyZatím nenabíráme
-
Peking Union Medical College HospitalNábor