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Validierung der Nützlichkeit eines künstlichen Systems für das groß angelegte Screening von Skoliose

10. Dezember 2018 aktualisiert von: Haotian Lin, Sun Yat-sen University

Validierung der Nützlichkeit eines künstlichen Systems für das groß angelegte Screening von Skoliose unter Verwendung von Rückenbildern

Herkömmliche Schul-Skoliose-Screening-Ansätze bleiben aufgrund unnötiger Überweisungen und übermäßiger Kosten umstritten. Deep-Learning-Algorithmen haben sich als leistungsstarke Werkzeuge zur Erkennung mehrerer Krankheiten erwiesen; Die Anwendung solcher Methoden beim Skoliose-Screening erfordert jedoch eine weitere Bewertung und Validierung. Hier entwickeln die Forscher ein künstliches System für das automatisierte Skoliose-Screening unter Verwendung von unbekleideten Rückenbildern und führen eine klinische Studie durch, um zu validieren, ob das Diagnosesystem die Mängel menschlicher Ärzte ausgleichen kann.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

500

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • China
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, China, 510000
        • Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University

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

Studienberechtigtes Alter

10 Jahre bis 22 Jahre (ERWACHSENE, KIND)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • 1. Die Patienten schlossen sowohl Rückenfotos vor der Behandlung als auch Röntgen- oder Ultraschallbilder der gesamten Wirbelsäule (C7-S1) im Stehen (für gesunde Bevölkerung) ein; 2. Alle Dokumente sind klar mit bloßem Auge zu erkennen; 3. Rückbilder und werden gleichzeitig aufgenommen (nicht > 1 Monat); 4. Die Patienten wurden gemäß den klinischen Fotos als idiopathische Skoliose eingestuft.

Ausschlusskriterien:

  • 1. Patienten wurden als nicht-idiopathische Skoliose für offensichtliche abnormale Merkmale des Rumpfes angesehen, wie z. 2. Die Zeit zwischen Rückfoto und Röntgen oder Ultraschall betrug mehr als 1 Monat; 3. Die klinischen Fotos und Bilder waren nicht klar; 4. Der Röntgenfilm oder die Ultraschallbilder ohne die gesamte Wirbelsäule (C7-S1).

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: DIAGNOSE
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: SINGLE_GROUP
  • Maskierung: KEINER

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
ANDERE: Geeignete Patienten für den AI-Test.
Gerät: Ein künstliches System zum Screening von Skoliose
Gerät: Ein künstliches System zum Screening von Skoliose
Eine künstliche Intelligenz zur Bewertung der Skoliose anhand von Rückbildern

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Der Anteil der genauen, fehlerhaften und fehlenden Erkennung des intelligenten Sehschärfe-Diagnosesystems.
Zeitfenster: Bis zu 5 Jahre
Bis zu 5 Jahre

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Sun Yat-sen University

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)

1. Juni 2018

Primärer Abschluss (TATSÄCHLICH)

30. Juli 2018

Studienabschluss (TATSÄCHLICH)

30. Juli 2018

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

10. Dezember 2018

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

10. Dezember 2018

Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)

12. Dezember 2018

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)

12. Dezember 2018

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

10. Dezember 2018

Zuletzt verifiziert

1. Dezember 2018

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • CCPMOH2018-China-13

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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