Apprentissage profond dans la classification des radiographies d'obstruction intestinale
13 mars 2024 mis à jour par: The First Affiliated Hospital of Soochow University
Apprentissage auto-supervisé pour classer l'obstruction intestinale sur la radiographie abdominale verticale
Contexte : L'étiquetage précis du site d'obstruction sur une radiographie abdominale verticale est une tâche difficile. Le manque de vérité terrain conduit à de mauvaises performances sur les modèles d’apprentissage supervisé. Pour résoudre ce problème, un apprentissage auto-supervisé (SSL) est proposé pour classer les radiographies normales, d'obstruction de l'intestin grêle (SBO) et d'obstruction du gros intestin (LBO) à l'aide de quelques échantillons confirmés.
Méthodes : Un petit nombre de radiographies confirmées et un grand nombre de radiographies non étiquetées ont été classées en fonction de la vérité sur le terrain. Le modèle SSL a d’abord été entraîné sur les radiographies non étiquetées, puis affiné sur les radiographies confirmées. ResNet50 et VGG16 ont été utilisés pour les encodeurs de base intégrés, dont les poids et les paramètres ont été ajustés pendant le processus de formation. De plus, il a été testé sur un ensemble de données indépendant, comparé à des modèles d’apprentissage supervisé et à des interprètes humains. Enfin, le t-SNE et le Grad-CAM ont été utilisés pour visualiser l'interprétation du modèle.
Aperçu de l'étude
Statut
Actif, ne recrute pas
Les conditions
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Estimé)
4500
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.
Lieux d'étude
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Jiangsu
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Suzhou, Jiangsu, Chine, 215006
- TheFirst Affiliated Hospital of Soochow University
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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
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Non
Méthode d'échantillonnage
Échantillon de probabilité
Population étudiée
les participants ayant reçu des radiographies abdominales verticales ont été inclus dans cette étude.
Ils peuvent être divisés en participants présentant des radiographies abdominales normales, participants présentant une occlusion de l'intestin grêle et participants présentant une occlusion du gros intestin.
L'étude suit strictement les critères d'inclusion et d'exclusion.
La description
Critère d'intégration:
- Le système d'imagerie de l'hôpital a recherché des films abdominaux simples diagnostiqués comme une obstruction intestinale ou normaux entre 2022 et 2024.
- Âgé de 18 à 80 ans
- La plainte principale concernait les symptômes gastro-intestinaux
Critère d'exclusion:
- Interférence d'image, performances floues, difficile à distinguer
- Les symptômes non gastro-intestinaux étaient la principale plainte
- Radiographie en décubitus dorsal, couché ou latéral
- Obstruction paralytique, obstruction en boucle fermée, et al
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 |
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patients avec des radiographies abdominales normales
patients présentant des radiographies abdominales normales, confirmées par des examens d'imagerie supplémentaires et des données cliniques.
Les examens d'imagerie comprenaient la tomodensitométrie, l'imagerie par résonance magnétique (IRM) et la coloscopie au cours des 72 heures suivantes, tandis que les données cliniques comprenaient des informations récentes sur l'admission à l'hôpital et des notes d'opération chirurgicale.
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patients présentant des radiographies d'obstruction de l'intestin grêle
patients ayant subi des radiographies d'occlusion de l'intestin grêle, confirmées par des examens d'imagerie supplémentaires et des données cliniques.
Les examens d'imagerie comprenaient la tomodensitométrie, l'imagerie par résonance magnétique (IRM) et la coloscopie au cours des 72 heures suivantes, tandis que les données cliniques comprenaient des informations récentes sur l'admission à l'hôpital et des notes d'opération chirurgicale.
En termes de localisation, l'obstruction de l'intestin grêle (SBO) concerne le duodénum, le jéjunum et l'iléon.
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patients présentant des radiographies d'occlusion du gros intestin
patients ayant subi des radiographies d'occlusion du gros intestin, confirmées par des examens d'imagerie supplémentaires et des données cliniques.
Les examens d'imagerie comprenaient la tomodensitométrie, l'imagerie par résonance magnétique (IRM) et la coloscopie au cours des 72 heures suivantes, tandis que les données cliniques comprenaient des informations récentes sur l'admission à l'hôpital et des notes d'opération chirurgicale.
En termes de localisation, l'obstruction du gros intestin (SBO) implique le caecum, le côlon et le rectum.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Performances de diagnostic et de classification
Délai: 1 semaine
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Exactitude, rappel, précision, score F1 et matrice de confusion
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1 semaine
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Interprétation visualisée du modèle auto-supervisé
Délai: 1 semaine
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Grad-CAM et t-SNE pour visualiser l'interprétation du modèle SSL
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1 semaine
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Les enquêteurs
- Directeur d'études: Rui Li, MD, The First Affiliated Hospital of Soochow University
Publications et liens utiles
La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.
Publications générales
- Markogiannakis H, Messaris E, Dardamanis D, Pararas N, Tzertzemelis D, Giannopoulos P, Larentzakis A, Lagoudianakis E, Manouras A, Bramis I. Acute mechanical bowel obstruction: clinical presentation, etiology, management and outcome. World J Gastroenterol. 2007 Jan 21;13(3):432-7. doi: 10.3748/wjg.v13.i3.432.
- Cheng PM, Tran KN, Whang G, Tejura TK. Refining Convolutional Neural Network Detection of Small-Bowel Obstruction in Conventional Radiography. AJR Am J Roentgenol. 2019 Feb;212(2):342-350. doi: 10.2214/AJR.18.20362. Epub 2018 Nov 26.
- Kim DH, Wit H, Thurston M, Long M, Maskell GF, Strugnell MJ, Shetty D, Smith IM, Hollings NP. An artificial intelligence deep learning model for identification of small bowel obstruction on plain abdominal radiographs. Br J Radiol. 2021 Jun 1;94(1122):20201407. doi: 10.1259/bjr.20201407. Epub 2021 Apr 27.
- Frager D. Intestinal obstruction role of CT. Gastroenterol Clin North Am. 2002 Sep;31(3):777-99. doi: 10.1016/s0889-8553(02)00026-2.
- Cappell MS, Batke M. Mechanical obstruction of the small bowel and colon. Med Clin North Am. 2008 May;92(3):575-97, viii. doi: 10.1016/j.mcna.2008.01.003.
- ten Broek RP, Strik C, Issa Y, Bleichrodt RP, van Goor H. Adhesiolysis-related morbidity in abdominal surgery. Ann Surg. 2013 Jul;258(1):98-106. doi: 10.1097/SLA.0b013e31826f4969.
- Vanderbecq Q, Ardon R, De Reviers A, Ruppli C, Dallongeville A, Boulay-Coletta I, D'Assignies G, Zins M. Adhesion-related small bowel obstruction: deep learning for automatic transition-zone detection by CT. Insights Imaging. 2022 Jan 24;13(1):13. doi: 10.1186/s13244-021-01150-y.
- Chen Y, Mancini M, Zhu X, Akata Z. Semi-Supervised and Unsupervised Deep Visual Learning: A Survey. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2024 Mar;46(3):1327-1347. doi: 10.1109/TPAMI.2022.3201576. Epub 2024 Feb 6.
- Li G, Togo R, Ogawa T, Haseyama M. Self-supervised learning for gastritis detection with gastric X-ray images. Int J Comput Assist Radiol Surg. 2023 Oct;18(10):1841-1848. doi: 10.1007/s11548-023-02891-5. Epub 2023 Apr 11.
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)
31 décembre 2022
Achèvement primaire (Estimé)
30 avril 2024
Achèvement de l'étude (Estimé)
31 décembre 2024
Dates d'inscription aux études
Première soumission
13 mars 2024
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
13 mars 2024
Première publication (Réel)
20 mars 2024
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
20 mars 2024
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
13 mars 2024
Dernière vérification
1 mars 2024
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 2022098
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
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