Deep Learning of Anterior Talofibular Ligament: Comparison of Different Models
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
- Recognition and segmentation of anterior talofibular ligament based on DenseNet. Densenet was used to recognize the axial T2-fs image, and the image level was the most typical one. The labelimg program based on Python was used to locate the coordinates of the anterior talofibular ligament and then imported into Python for learning. All the data were divided into a training set (70%, and then 30% of the training set was selected as the verification set). The remaining 30% was used as the test set to evaluate the accuracy of model recognition. After identifying the anterior talofibular ligament, the local clipping and amplification are carried out to remove the redundant information. Finally, input the result to the next step.
- Establishment and comparison of various deep learning models: four deep learning models were established and compared in this study, namely VGG19, AlexNet, CapsNet, and GoogleNet. The models using image fitting alone and those combining with clinical physical examination data were compared for each deep learning model. The diagnostic efficiency between models was expressed by the ROC curve, including AUC, F1 score, etc. the ROC curve was further analyzed by t-test, Delong test, and other statistical methods. In this study, the data were divided into a training set (70%, 30% in the training set as the validation set), and the remaining 30% as the test set to evaluate the classification accuracy.
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: huishu Yuan, MD
- Telefonnummer: 15810245738
- E-Mail: huishuy@bjmu.edu.cn
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Ming Ni, MD
- Telefonnummer: 13884794867
- E-Mail: sdyingxiang2017@163.com
Studienorte
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Beijing
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Beijing, Beijing, China, 010
- Rekrutierung
- Peking University Third Hospital
-
Kontakt:
- Huishu Yuan, Dr
- E-Mail: huishuy@bjmu.edu.cn
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-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- Without any treatment before imaging examination;
- MR of ankle joint was performed within 3 months before operation and the image quality was good;
- Arthroscopic operation was performed in our hospital and the operation records were complete.
Exclusion Criteria:
- history of ankle surgery, history of cancer or previous fractures.
- Unclear image, serious artifact or incomplete clinical data.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Normal control group-Grade 0
Arthroscopic examination of the ankle joint was normal, and the ligament was intact without injury or tear.
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The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object
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Ligament injury -Grade 1
Arthroscopic examination of the ankle joint showed ligament degeneration or injury, but no local or complete tear.
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The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object
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Ligament tear-Grade 2
Arthroscopy of the ankle joint revealed partial or complete loss of ligaments.
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The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Deep Learning of Anterior Talofibular Ligament: Comparison of Different Models
Zeitfenster: 2021.1-2022.3.1
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The model of deep learning was obtained for diagnosis and grading of anterior fibular ligament and compared with the doctors of different grades.
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2021.1-2022.3.1
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Studienstuhl: huishu Yuan, MD, Peking University Third Hospital
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Voraussichtlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
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- M2020460
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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