Deep Learning of Anterior Talofibular Ligament: Comparison of Different Models
29 juin 2021 mis à jour par: 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.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
- 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.
- 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.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Anticipé)
1000
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Coordonnées de l'étude
- Nom: huishu Yuan, MD
- Numéro de téléphone: 15810245738
- E-mail: huishuy@bjmu.edu.cn
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Ming Ni, MD
- Numéro de téléphone: 13884794867
- E-mail: sdyingxiang2017@163.com
Lieux d'étude
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Beijing
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Beijing, Beijing, Chine, 010
- Recrutement
- Peking University Third Hospital
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Contact:
- Huishu Yuan, Dr
- E-mail: huishuy@bjmu.edu.cn
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Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Enfant
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Oui
Sexes éligibles pour l'étude
Tout
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
From September 2018 to September 2020, patients underwent ankle MRI examination in the Department of Radiology, the Third Hospital of Peking University.
La description
Inclusion Criteria:
- Without any treatment before imaging examination;
- MR of ankle joint was performed within 3 months before operation and the image quality was good;
- Arthroscopic operation was performed in our hospital and the operation records were complete.
Exclusion Criteria:
- history of ankle surgery, history of cancer or previous fractures.
- Unclear image, serious artifact or incomplete clinical data.
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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Normal control group-Grade 0
Arthroscopic examination of the ankle joint was normal, and the ligament was intact without injury or tear.
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The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object
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Ligament injury -Grade 1
Arthroscopic examination of the ankle joint showed ligament degeneration or injury, but no local or complete tear.
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The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object
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Ligament tear-Grade 2
Arthroscopy of the ankle joint revealed partial or complete loss of ligaments.
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The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Deep Learning of Anterior Talofibular Ligament: Comparison of Different Models
Délai: 2021.1-2022.3.1
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The model of deep learning was obtained for diagnosis and grading of anterior fibular ligament and compared with the doctors of different grades.
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2021.1-2022.3.1
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Les enquêteurs
- Chaise d'étude: huishu Yuan, MD, Peking University Third Hospital
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
1 janvier 2021
Achèvement primaire (Anticipé)
30 décembre 2021
Achèvement de l'étude (Anticipé)
30 mars 2022
Dates d'inscription aux études
Première soumission
28 juin 2021
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
29 juin 2021
Première publication (Réel)
8 juillet 2021
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
8 juillet 2021
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
29 juin 2021
Dernière vérification
1 juin 2021
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Autres numéros d'identification d'étude
- M2020460
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
NON
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .