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- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT04358536
Classification of COVID-19 Infection in Posteroanterior Chest X-rays
21. April 2020 aktualisiert von: Dascena
Classification of COVID-19 Infection in Posteroanterior Chest X-rays With Common Deep Learning Architectures
The objective of this study is to assess three configurations of two convolutional deep neural network architectures for the classification of COVID-19 PCX images.
Studienübersicht
Detaillierte Beschreibung
The December 2019 outbreak of COVID-19 has now evolved into a public health emergency of global concern.
Given the rapid spread of infection, the rapid depletion of hospital resources due to high influxes of patients, and the current absence of specific therapeutic drugs and vaccines for treatment of COVID-19 infection, it is essential to detect onset of the disease at its early stages.
Radiological examinations, the most common of which are posteroanterior chest X-ray (PCX) images, play an important role in the diagnosis of COVID-19.
The objective of this study is to assess three configurations of two convolutional deep neural network architectures for the classification of COVID-19 PCX images.
The primary experimental dataset consisted of 115 COVID-19 positive and 115 COVID-19 negative PCX images, the latter comprising roughly equally many pneumonia, emphysema, fibrosis, and healthy images (230 total images).
Two common convolutional neural network architectures were used, VGG16 and DenseNet121, the former initially configured with off-the-shelf (OTS) parameters and the latter with either OTS or exclusively X-ray trained (XRT) parameters.
The OTS parameters were derived from training on the ImageNet dataset, while the XRT parameters were obtained from training on the NIH chest X-ray dataset, ChestX-ray14.
A final, densely connected layer was added to each model, the parameters of which were trained and validated on 87% of images from the experimental dataset, for the task of binary classification of images as COVID-19 positive or COVID-19 negative.
Each model was tested on a hold-out set consisting of the other 13% of images.
Performance metrics were calculated as the average over five random 80%-20% splits of the images into training and validation sets, respectively.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Tatsächlich)
230
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
-
California
-
Oakland, California, Vereinigte Staaten, 94612-2603
- Dascena
-
-
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
18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
115 COVID-19 single PCX images and 115 non COVID-19 single PCX images (230 images total), collected from 81 unique COVID-19 patients and 91 unique non COVID-19 patients.
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- Single PCX images collected from patients over 18 years of age
Exclusion Criteria:
- CT scans composed of multiple concerted X-rays
- Single PCX images collected from patients under 18 years of age
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 |
Intervention / Behandlung |
---|---|
COVID-19 Patients
Single posteroanterior (or "front-on") X-rays collected from COVID-19 patients
|
Convolutional neural network for classification of COVID-19 from chest X-rays
|
Non COVID-19 Patients
Single posteroanterior (or "front-on") X-rays collected from subsets of non COVID-19 patients
|
Convolutional neural network for classification of COVID-19 from chest X-rays
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
---|---|---|
Identification of COVID-19
Zeitfenster: Through study completion, an average of 2 months
|
Identification of COVID-19 infection from chest X-ray analysis
|
Through study completion, an average of 2 months
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
Nützliche Links
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. April 2020
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
17. April 2020
Studienabschluss (Tatsächlich)
17. April 2020
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
20. April 2020
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
21. April 2020
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
24. April 2020
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
24. April 2020
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
21. April 2020
Zuletzt verifiziert
1. April 2020
Mehr Informationen
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Andere Studien-ID-Nummern
- 04202002
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UNENTSCHIEDEN
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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