QOCA®-Image Medical Platform - Système intelligent de gestion des risques VCF
Smart Bone : un système intelligent de capture et de gestion des risques de fracture
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Une recherche informatique des tomodensitogrammes (2010.01.01-2018.09.30) a été effectuée à l'hôpital Wan Fang. Ces images CT qui ont été revues rétrospectivement par des radiologues expérimentés. Les tomodensitogrammes de 1000 à 1500 sujets âgés de 50 ans et plus avec et sans fractures par compression thoracique ou lombaire ont été inclus dans ce projet pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. Le groupe témoin comprenait ceux sans fractures par compression tandis que le groupe de patients étaient ceux avec des fractures par compression. Les sujets qui ne remplissaient pas les critères d'inclusion ont été exclus.
La couche corticale des images de la colonne vertébrale T12-L5 a été étiquetée manuellement avec le logiciel d'étiquetage par les technologues et a confirmé l'exactitude de l'image par un radiologue expérimenté. Toutes les images déconnectées et complétées ont été fournies à Quanta Computer Inc. pour une classification et une analyse ultérieures des machines d'IA pour l'apprentissage en profondeur afin de faciliter le développement d'un système de détection automatique des fractures de pression par CT. Ce système automatique nouvellement développé aura un impact clinique précieux en aidant les radiologues à détecter et à classer avec précision et exactitude les fractures vertébrales par compression.
Type d'étude
Inscription (Anticipé)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Taipei, Taïwan
- Taipei Medical University WanFang Hospital
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Cas avec examens CT acquis entre 2010.01-2018.09
- Cas avec des examens CT effectués avec l'un des protocoles suivants : corps entier, abdomen et colonne vertébrale
- Les cas doivent être >/= 50 ans
- Cas avec rapports d'examens CT abandonnés en tant que fractures par compression positives ou négatives dans une plage de recherche allant des vertèbres T12 à L5.
- Images CT avec des données brutes pouvant être reconstruites en vue axiale avec une épaisseur de coupe de 1,3 mm
- Images CT avec des données brutes pouvant être reconstruites en vue sagittale avec une épaisseur de coupe de 2,5 mm
Critère d'exclusion:
- Images CT avec artefacts d'imagerie, corps étrangers ou implants
- Cas présentant des affections comorbides, telles qu'une infection, des métastases cancéreuses, une ostéomyélite chronique ou une autre fracture par compression non ostéoporotique
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Modèles d'observation: Cohorte
- Perspectives temporelles: Rétrospective
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
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Radiologues
Une recherche informatique des tomodensitogrammes (2010.01.01-2018.09.30) a été effectuée à l'hôpital Wan Fang.
Ces images CT ont été revues rétrospectivement par un radiologue expérimenté qui a classé et annoté les fractures vertébrales par la méthode semi-quantitative de Genant.
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Os intelligent
Les mêmes images CT ont été examinées et traitées séparément par le système d'intelligence artificielle (Smart Bone) de Quanta pour les fractures par compression.
Les deux résultats, l'un par les radiologues et l'autre par le système d'intelligence artificielle, seront comparés pour quantifier statistiquement l'équivalence (CADe).
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Un appareil nommé Smart Bone qui utilise une image CT acquise rétrospectivement pour entraîner un deuxième examen des images CT avec des fractures de compression vertébrales via un programme d'IA interactif développé par Quanta Computer Inc. a été appliqué aux images CT.
L'appareil est une application logicielle de détection assistée par ordinateur (CADe) et est conçu pour aider les radiologues à analyser les images CT de la colonne vertébrale.
L'appareil utilise des méthodes d'apprentissage en profondeur pour effectuer la détection des vertèbres et la classification des images.
Autres noms:
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Taux de concordance
Délai: 2019.06 à 2020.03
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Les descripteurs CT Imaging Reporting et Data System proposés par Smart Bone sont en bon accord avec ceux sélectionnés par les experts. En d'autres termes, les rapports d'imagerie CT et le système de données générés par Smart Bone ne sont pas statistiquement différents du consensus des experts. Score de la catégorie d'évaluation des rapports d'imagerie CT et du système de données : l'utilisateur prend la décision finale sur le score de la catégorie d'évaluation. À l'aide de ce score, Smart Bone affiche la description de l'évaluation. Grade 0 : vertèbres normales Grade 1 : fracture légère, 20-25 % Grade 2 : fracture modérée, 26-40 % Grade 3 : fracture grave, > 40 % |
2019.06 à 2020.03
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Précision
Délai: 2019.06 à 2020.03
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La comparaison de la précision des résultats d'imagerie CT par les radiologues avec et sans CADe sera évaluée.
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2019.06 à 2020.03
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Collaborateurs et enquêteurs
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Wing P. Chan, M.D., Taipei Medical University WanFang Hospital
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Anticipé)
Achèvement de l'étude (Anticipé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- N201909056
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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