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Deep Learning of Anterior Talofibular Ligament: Comparison of Different Models

29. Juni 2021 aktualisiert von: Peking University Third Hospital
The purpose of this study is to study the injury of the anterior talofibular ligament by deep learning method and compare a variety of different deep learning models to establish a deep learning method that can accurately identify and grade the injury of anterior talofibular ligament, and obtain a model with better recognition and grading effect.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

  1. 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.
  2. 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

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

1000

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

Studienorte

  • China
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, China, 010
        • Rekrutierung
        • Peking University Third Hospital
        • Kontakt:

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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

From September 2018 to September 2020, patients underwent ankle MRI examination in the Department of Radiology, the Third Hospital of Peking University.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  1. Without any treatment before imaging examination;
  2. MR of ankle joint was performed within 3 months before operation and the image quality was good;
  3. Arthroscopic operation was performed in our hospital and the operation records were complete.

Exclusion Criteria:

  1. history of ankle surgery, history of cancer or previous fractures.
  2. Unclear image, serious artifact or incomplete clinical data.

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
Normal control group-Grade 0
Arthroscopic examination of the ankle joint was normal, and the ligament was intact without injury or tear.
Diagnosetest: Diagnositic test
The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object
Ligament injury -Grade 1
Arthroscopic examination of the ankle joint showed ligament degeneration or injury, but no local or complete tear.
Diagnosetest: Diagnositic test
The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object
Ligament tear-Grade 2
Arthroscopy of the ankle joint revealed partial or complete loss of ligaments.
Diagnosetest: Diagnositic test
The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Deep Learning of Anterior Talofibular Ligament: Comparison of Different Models
Zeitfenster: 2021.1-2022.3.1
The model of deep learning was obtained for diagnosis and grading of anterior fibular ligament and compared with the doctors of different grades.
2021.1-2022.3.1

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Peking University Third Hospital

Ermittler

  • Studienstuhl: huishu Yuan, MD, Peking University Third Hospital

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. Januar 2021

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

30. Dezember 2021

Studienabschluss (Voraussichtlich)

30. März 2022

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

28. Juni 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

29. Juni 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

8. Juli 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

8. Juli 2021

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

29. Juni 2021

Zuletzt verifiziert

1. Juni 2021

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • M2020460

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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