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Frühe intelligente Diagnose der Extremitätsdeformität bei Kindern durch KI und Klinikanwendung

19. Februar 2025 aktualisiert von: Children's Hospital of Fudan University

Die Studien zur frühen intelligenten Diagnose der Gliedmaßendeformität bei Kindern durch KI und Klinikanwendung

Die Extremitätsdeformität bei Kindern umfasst angeborene Fehlbildungen der Gliedmaßen oder durch die Schädigung der epiphysischen Platte, die durch Tumor, Entzündung und Trauma verursacht wird. Aufgrund der Komplexität der Krankheit selbst, der schnellen dynamischen Entwicklung und der Merkmale des Wachstums und der Entwicklung von Kindern verändern sich die Deformitäten ständig. Darüber hinaus hat der schwerwiegende Mangel an klinischen Diagnose- und Behandlungsressourcen in der Abteilung für pädiatrische Orthopädie zu Fehldiagnose und unsachgemäßer Behandlung der Grafikdeformitäten der Kinder geführt. Daher ist es notwendig, einen intelligenten Weg zu finden, um den Arzt zur frühzeitigen Diagnose der Gliedmaßen -Deformität zu helfen und eine ordnungsgemäße Behandlung bei Kindern zu ermöglichen.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Die Extraktion und Anwendung von Big-Data von Kindergrafikdeformitäten von Kindern, intelligente Kennzeichnung von Bilddaten, präzise Positionierung und Vervollkommnung der anatomischen Daten der Grafikdeformitäten der Kinder. Schritt-für-Schritt-Überwachung zur Verbesserung der Genauigkeit der Diagnose Hilfsdiagnose und Behandlungsvorschlag Demonstrationssystem; Erkennen Sie eine Reihe von Lösungen für künstliche Intelligenz für die Skelettdeformitäten von Kindern, frühzeitige Screening und Diagnose von Kindern und Bildung eines intelligenten Überweisungssystems der Extremitätsformitäten der Kinder.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

9000

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

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

Nicht älter als 18 Jahre (Kind, Erwachsene)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Kinder mit Gliedmaßendeformität

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Kinder mit Gliedmaßendeformität

Ausschlusskriterien:

Kinder ohne Extremitätsdeformität

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
Kinder mit Gliedmaßen Deformität
Die Bildgebung der Diagnose der Gliedmaßen -Deformität durch KI
Sonstiges: Keine Interventionen
Es ist eine Beobachtungsstudie. Keine Interventionen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Deformitätserkennung
Zeitfenster: Bei der Einschreibung
Es ist eine binäre Variable (1/0). Die radiologischen Merkmale von Kindern würden durch künstliche Intelligenz bewertet. Wenn die Deformität nachgewiesen würde, würde Variable in 1 eingestellt.
Bei der Einschreibung

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Children's Hospital of Fudan University

Ermittler

  • Hauptermittler: Bo Ning, PhD, Children's Hospital of Fudan University

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.

Allgemeine Veröffentlichungen

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 (Geschätzt)

1. März 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. September 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

22. August 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

22. August 2020

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

26. August 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

25. März 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

19. Februar 2025

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • ningbo1528

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

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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