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Convolutional Neural Network Model to Detect Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pneumonia in Thorax-Röntgenaufnahmen (RedNeumon)

20. Februar 2023 aktualisiert von: Fundacion Clinica Valle del Lili

Die Vorhersagekapazität eines Convolutional Neural Network (CNN)-Modells zur Erkennung einer viralen Pneumonie bei erwachsenen Patienten mit Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) in Cali, Kolumbien

Diese Studie zielt darauf ab, ein Convolutional Neural Network (CNN) zu entwerfen und ein Aufmerksamkeitsmodell anzuwenden, um eine Lungenentzündung aufgrund des schweren akuten respiratorischen Syndroms Coronavirus 2 (SARS-CoV-2), eine Lungenentzündung aufgrund anderer Viren/Bakterien und einen normalen Brustkorb zu unterscheiden. ray (CXR) in der klinischen Praxis. Es wurde eine Datenbank mit digitalen Brustbildern aus einer hochkomplexen Gesundheitseinrichtung in Cali, Kolumbien, verwendet.

Studienübersicht

Status

Status

Zeigt den aktuellen Rekrutierungsstatus oder den erweiterten Zugriffsstatus an.
Abgeschlossen

Bedingungen

Bedingungen

Die Krankheit, Störung, das Syndrom, die Krankheit oder die Verletzung, die untersucht wird. Auf ClinicalTrials.gov können die Bedingungen auch andere gesundheitsbezogene Themen wie Lebensdauer, Lebensqualität und Gesundheitsrisiken umfassen.

Intervention / Behandlung

Intervention / Behandlung

Ein Prozess oder eine Handlung, die im Mittelpunkt einer klinischen Studie steht. Interventionen umfassen Medikamente, medizinische Geräte, Verfahren, Impfstoffe und andere Produkte, die entweder in der Erprobungsphase oder bereits verfügbar sind. Interventionen können auch nicht-invasive Ansätze umfassen, wie z. B. Aufklärung oder eine Änderung der Ernährung und Bewegung.

Detaillierte Beschreibung

Um eine Lungenentzündung durch die Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) von anderen Arten von Lungenentzündung zu unterscheiden, müssen erfahrene Radiologen die Röntgenaufnahme des Brustkorbs (CXR) analysieren, um visuelle, radiologische Muster im Zusammenhang mit dem schweren akuten respiratorischen Syndrom Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) zu identifizieren. Infektion. Es ist eine Herausforderung, weil die Ergebnisse für verschiedene Arten von Lungenentzündungen ähnlich sind.

Da die manuelle Diagnose von COVID-19 aus CXR ein schwieriger und zeitaufwändiger Prozess ist, ist die Anwendung von Deep-Learning-Modellen (DL) auf die medizinische Bildanalyse ein aktuelles heißes Forschungsthema. Diese Arbeit wird ein neues Convolutional Neural Network (CNN) entwickeln, um COVID-19-Röntgenaufnahmen zu erkennen. Es wird ein großer Datensatz von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs verwendet, die in drei Klassen eingeteilt sind: virale/bakterielle Lungenentzündung, COVID-19-Pneumonie und normale Bilder. Die Studie zielt darauf ab, ein neues Aufmerksamkeitsmodul zu integrieren, das CNNs auf die lineare Projektionsoperation anwendet, um zu helfen, die COVID-19-Pneumonie von anderen Lungenentzündungen und normalen Röntgenaufnahmen des Brustkorbs in der klinischen Praxis zu unterscheiden.

Studientyp

Studientyp

Beschreibt die Art einer klinischen Studie. Zu den Studientypen gehören Interventionsstudien (auch klinische Studien genannt), Beobachtungsstudien (einschließlich Patientenregister) und erweiterter Zugang.
Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

Einschreibung

Die Anzahl der Teilnehmer an einer klinischen Studie. Die „erwartete“ Einschreibung ist die Zielzahl an Teilnehmern, die die Forscher für die Studie benötigen.
3599

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Kolumbien
    • Valle Del Cauca
      • Cali, Valle Del Cauca, Kolumbien, 760001
        • Fundacion Valle del Lili

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Zulassungskriterien

Die wichtigsten Voraussetzungen, die Personen erfüllen müssen, die an einer klinischen Studie teilnehmen möchten, bzw. welche Eigenschaften sie mitbringen müssen. Auswahlkriterien bestehen sowohl aus Einschlusskriterien (die erforderlich sind, damit eine Person an der Studie teilnehmen kann) als auch aus Ausschlusskriterien (die eine Person an der Teilnahme hindern). Arten von Zulassungskriterien umfassen, ob eine Studie gesunde Freiwillige akzeptiert, Alters- oder Altersgruppenanforderungen hat oder durch das Geschlecht begrenzt ist.

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Gruppe 1: Röntgenaufnahmen ohne Veränderungen des Lungenparenchyms Gruppe 2: Röntgenaufnahmen von Patienten mit einer anderen Lungenentzündungsdiagnose als COVID-19 Gruppe 3: Röntgenaufnahmen von Patienten mit einer bestätigten COVID-19-Diagnose durch positiv Reverse-Transkriptase-Polymerase-Kettenreaktion (RT-PCR) und/oder Vorhandensein von Antikörpern gegen COVID-19 und/oder positives virales COVID-19-Antigen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Röntgenaufnahmen des Brustkorbs von Patienten ohne COVID-19 oder andere Lungenentzündung, die vor Beginn der Pandemie (Januar 2020) aufgenommen wurden
  • Röntgenaufnahmen des Brustkorbs von Patienten mit COVID-19, bestätigt durch positive Reverse-Transkriptase-Polymerase-Kettenreaktion (RT-PCR) und/oder Vorhandensein von Antikörpern gegen COVID-19 und/oder positives virales COVID-19-Antigen.
  • Röntgenaufnahmen des Brustkorbs von Patienten ohne COVID-19, bestätigt durch eine negative Reverse-Transkriptase-Polymerase-Kettenreaktion (RT-PCR) und andere Lungenentzündungsdiagnosen, die vor Beginn der Pandemie (Januar 2020) erstellt wurden

Ausschlusskriterien:

  • N / A

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte

Gruppe / Kohorte

Eine Gruppe oder Untergruppe von Teilnehmern an einer Beobachtungsstudie, die hinsichtlich biomedizinischer oder gesundheitlicher Ergebnisse bewertet wird.
Intervention / Behandlung

Intervention / Behandlung

Ein Prozess oder eine Handlung, die im Mittelpunkt einer klinischen Studie steht. Interventionen umfassen Medikamente, medizinische Geräte, Verfahren, Impfstoffe und andere Produkte, die entweder in der Erprobungsphase oder bereits verfügbar sind. Interventionen können auch nicht-invasive Ansätze umfassen, wie z. B. Aufklärung oder eine Änderung der Ernährung und Bewegung.
COVID-19-Thorax-Röntgenaufnahmen
Röntgenaufnahmen von Patienten mit COVID-19-Diagnose, bestätigt durch positive Reverse-Transkriptase-Polymerase-Kettenreaktion (RT-PCR) und/oder Vorhandensein von Antikörpern gegen COVID-19 und/oder positivem COVID-19-Virusantigen.
Sonstiges: Kategorisierung von Thorax-Röntgenbildern
Verwendung des Convolutional Neural Network Model zur Kategorisierung von Thorax-Röntgenbildern in jeder Gruppe.
Andere Pneumonie-Thorax-Röntgenaufnahmen
Röntgenaufnahmen von Patienten mit einer anderen Lungenentzündungsdiagnose als COVID-19
Sonstiges: Kategorisierung von Thorax-Röntgenbildern
Verwendung des Convolutional Neural Network Model zur Kategorisierung von Thorax-Röntgenbildern in jeder Gruppe.
Normale Röntgenaufnahmen des Brustkorbs
Röntgenaufnahmen ohne Veränderungen im Lungenparenchym
Sonstiges: Kategorisierung von Thorax-Röntgenbildern
Verwendung des Convolutional Neural Network Model zur Kategorisierung von Thorax-Röntgenbildern in jeder Gruppe.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Primäre Ergebnismessungen

Im Protokoll einer klinischen Studie die geplante Ergebnismessung, die für die Bewertung der Wirkung einer Intervention/Behandlung am wichtigsten ist. Die meisten klinischen Studien haben einen primären Endpunkt, aber einige haben mehr als einen.
Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
COVID-19 (Coronavirus-Krankheit 2019) Pneumonie-Thorax-Röntgenaufnahme identifiziert
Zeitfenster: Monat 8
Entwicklung und Bestimmung der Vorhersagefähigkeit eines Convolutional Neural Network-Modells zum Nachweis einer viralen Lungenentzündung in Thorax-Röntgenaufnahmen von erwachsenen Patienten mit akuter Atemwegserkrankung infolge einer SARS-COV-2-Infektion.
Monat 8

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Sponsor

Die Organisation oder Person, die die Studie initiiert und die Autorität und Kontrolle über die Studie hat.
Fundacion Clinica Valle del Lili

Mitarbeiter

Mitarbeiter

Eine andere Organisation als der Sponsor, die eine klinische Studie unterstützt. Diese Unterstützung kann Aktivitäten im Zusammenhang mit Finanzierung, Design, Implementierung, Datenanalyse oder Berichterstattung umfassen.
Universidad Autonoma de Occidente

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

Studienbeginn

Das tatsächliche Datum, an dem der erste Teilnehmer in eine klinische Studie aufgenommen wurde. Das „voraussichtliche“ Studienstartdatum ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das Studienstartdatum sein wird.
26. August 2021

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

Primärer Abschluss

Das Datum, an dem der letzte Teilnehmer einer klinischen Studie untersucht wurde oder eine Intervention erhalten hat, um endgültige Daten für das primäre Ergebnis zu sammeln. Ob die klinische Studie protokollgemäß endete oder beendet wurde, hat keinen Einfluss auf dieses Datum. Bei klinischen Studien mit mehr als einem primären Ergebnismaß mit unterschiedlichen Abschlussdaten bezieht sich dieser Begriff auf das Datum, an dem die Datenerhebung für alle primären Ergebnismaße abgeschlossen ist. Das „erwartete“ primäre Abschlussdatum ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das primäre Abschlussdatum für die Studie sein wird.
30. November 2022

Studienabschluss (Tatsächlich)

Studienabschluss

Das Datum, an dem der letzte Teilnehmer an einer klinischen Studie untersucht wurde oder eine Intervention/Behandlung erhielt, um endgültige Daten für die primären Ergebnismaße, sekundären Ergebnismaße und Nebenwirkungen zu sammeln (d. h. der letzte Besuch des letzten Teilnehmers). Das „voraussichtliche“ Abschlussdatum der Studie ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das Abschlussdatum der Studie sein wird.
30. November 2022

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

Zuerst eingereicht

Das Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer zum ersten Mal einen Studienbericht bei ClinicalTrials.gov eingereicht hat. Zwischen dem Datum der ersten Einreichung und der Verfügbarkeit des Datensatzes auf ClinicalTrials.gov (dem ersten veröffentlichten Datum) liegt in der Regel eine Verzögerung von einigen Tagen.
8. Februar 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

Das Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer zum ersten Mal einen Studienbericht einreicht, der den Qualitätskontrollkriterien (QC) der National Library of Medicine (NLM) entspricht. Der Sponsor oder Prüfer muss möglicherweise einen Studienbericht ein- oder mehrmals überarbeiten und einreichen, bevor die QC-Überprüfungskriterien von NLM erfüllt sind. Es liegt in der Verantwortung des Sponsors oder Prüfers, sicherzustellen, dass die Studienaufzeichnung mit den NLM-QC-Überprüfungskriterien übereinstimmt.
8. Februar 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

Zuerst gepostet

Das Datum, an dem der Studienbericht zum ersten Mal auf ClinicalTrials.gov verfügbar war, nachdem die Qualitätskontrolle (QC) der National Library of Medicine (NLM) abgeschlossen wurde. Zwischen dem Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer den Studienbericht eingereicht hat, und dem ersten veröffentlichten Datum liegt in der Regel eine Verzögerung von einigen Tagen.
10. Februar 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Schätzen)

Letztes Update gepostet

Das letzte Datum, an dem Änderungen an einem Studienbericht auf ClinicalTrials.gov verfügbar gemacht wurden. Es kann eine Verzögerung zwischen der Übermittlung der Änderungen an ClinicalTrials.gov durch den Sponsor oder Prüfer der Studie (Datum der letzten eingereichten Aktualisierung) und dem Datum der letzten Veröffentlichung der Aktualisierung geben.
23. Februar 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

Das letzte Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer Änderungen an einem Studienbericht eingereicht hat, die mit den Qualitätskontrollkriterien (QC) der National Library of Medicine (NLM) übereinstimmen. Es liegt in der Verantwortung des Sponsors oder Prüfers, sicherzustellen, dass die Studienaufzeichnung mit den NLM-QC-Überprüfungskriterien übereinstimmt.
20. Februar 2023

Zuletzt verifiziert

Zuletzt verifiziert

Das letzte Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer die Informationen über eine klinische Studie auf ClinicalTrials.gov als richtig und aktuell bestätigt hat. Wenn eine Studie den Rekrutierungsstatus Recruiting hat; noch keine Rekrutierung; oder aktiv, keine Rekrutierung wurde innerhalb der letzten 2 Jahre nicht bestätigt, der Rekrutierungsstatus der Studie wird als unbekannt angezeigt.
1. Februar 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

Andere Studien-ID-Nummern

Andere Identifikatoren oder ID-Nummern als die NCT-Nummer, die einer klinischen Studie vom Sponsor der Studie, Geldgebern oder anderen zugewiesen werden. Diese Nummern können eindeutige Kennungen von anderen Studienregistern und Zuschussnummern der National Institutes of Health enthalten.
  • 1805

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Wir beabsichtigen nicht, IPD weiterzugeben, da wir keine Informationen über die Krankengeschichte unserer Patienten oder Gesundheitspersonal weitergeben dürfen.

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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