Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Covid radiográfiai képek adatkészlete az A.I (CORDA)

2020. június 4. frissítette: Giorgio Limerutti, Azienda Ospedaliera Città della Salute e della Scienza di Torino
A széles körben elterjedt és egyszerű mellkasröntgen (CXR) képalkotás alkalmazása a COVID-19-betegek korai szűrésére nagy érdeklődést vált ki mind a klinikai, mind a mesterséges intelligencia közösségéből. Ebben a tanulmányban betekintést nyújtunk, és figyelmeztetéseket adunk arra vonatkozóan, hogy mi várható a CXR-képek COVID-osztályozásának mélyreható tanulásával. Módszertani útmutatót és kritikai olvasatot adunk a jelenleg rendelkezésre álló adatkészletek felhasználásával elérhető kiterjedt statisztikai eredményekhez. Különösen vállaljuk a jelenlegi kis méretű COVID-adatok által támasztott kihívást, és megmutatjuk, milyen jelentős lehet a transzfer-learning által bevezetett torzítás a nagyobb nyilvános, nem COVID-CXR-adatkészletek használatával. Hozzájárulunk azáltal is, hogy eredményeket szolgáltatunk egy közepes méretű COVID CXR adatkészletről, amelyet Észak-Olaszország egyik legnagyobb sürgősségi kórháza gyűjtött össze a COVID-világjárvány csúcspontja idején. Ezek az újszerű adatok lehetővé teszik számunkra, hogy hozzájáruljunk a tudományos közösségben keringő előzetes eredmények általánosító képességének validálásához. Következtetéseink megvilágítják a COVID hatékony megkülönböztetésének lehetőségét CXR segítségével.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Ismeretlen

Körülmények

Beavatkozás / kezelés

Részletes leírás

A COVID-19 vírus gyorsan elterjedt Kínában és a világ számos országában. 2020. április 7-én Olaszországban, az egyik legsúlyosabban érintett országban 135 586 COVID-19-es beteget regisztráltak, és közülük 17 127-en haltak meg; a cikk írásakor Piemont a 3. leginkább érintett régió Olaszországban, 13 343 regisztrált esettel. A korai diagnózis kulcsfontosságú eleme a betegek megfelelő kezelésének és a betegség terjedésének megelőzésének. Tekintettel a COVID-19 légúti légutakra és tüdőhámra gyakorolt ​​magas tropizmusára, a fertőzött betegek tüdőérintettségének azonosítása fontos lehet a betegség kezelése és monitorozása szempontjából. A vírustesztet jelenleg az egyetlen specifikus diagnosztikai módszernek tekintik. Az egyesült államokbeli Betegségellenőrzési Központ (CDC) azt javasolja, hogy a reverz transzkripciós polimeráz láncreakcióval végzett vírusteszthez gyűjtsenek és teszteljenek mintákat a felső légutakból (nazofaringeális és oropharyngeális tamponok) vagy az alsó légutakból (bronchoalveoláris mosás, BAL). (RT-PCR) vizsgálat. A radiológiai társaságok (Fleischner Society, SIRM, RSNA) jelenlegi állásfoglalásai nem javasolják a képalkotó eljárások rutinszerű használatát a COVID-19 diagnosztizálására.

Széles körben bebizonyosodott azonban, hogy a mellkasröntgen (CXR) és a számítógépes tomográfia (CT) még a betegség korai szakaszában is kóros leleteket mutathat. Meg kell jegyezni, hogy valójában nem specifikusak, és átfedésben vannak más vírusfertőzésekkel (mint például az influenza, a H1N1, a SARS és a MERS): a legtöbb szerző perifériás, kétoldali, rosszul meghatározott és csiszolt homályosságokról számol be, amelyek főként az alsó lebenyeket érintik, fokozatosan a betegség súlyosbodásával és a parenchyma diffúz konszolidációjával növekszik, a CT érzékeny eszköz a perifériás csiszolt üveg átlátszatlanságának korai kimutatására; azonban a CT-képalkotás rutin szerepe ezeknél a betegeknél logisztikailag kihívást jelent az egészségügyi szakemberek és más betegek biztonsága szempontjából, és túlterhelheti a rendelkezésre álló erőforrásokat. A mellkasröntgen hasznos eszköz lehet, különösen sürgősségi esetekben: segíthet kizárni az egyéb lehetséges tüdő „noxákat”, lehetővé teszi a tüdőérintettség mértékének első hozzávetőleges értékelését, és ami a legfontosabb, a páciens ágyán, hordozható eszközökkel, az egészségügyi dolgozók és más betegek lehetséges expozíciójának korlátozása. Ezenkívül a CXR idővel megismételhető a tüdőbetegség alakulásának nyomon követésére.

Módszertan:

Ismertetjük a mélytanulási megközelítést, amely egy meglehetősen standard pipeline-re épül, nevezetesen a mellkas kép-előfeldolgozásán és a tüdő szegmentálásán, majd a transzfer tanulással kapott osztályozási modellen. Amint ebben a részben látni fogjuk, az adatok előfeldolgozása alapvető fontosságú az adatokban előforduló torzítások eltávolításához. Különösen azt mutatjuk be, hogy egy mély modell könnyen felismeri ezeket a torzításokat, amelyek a tanulási folyamatot hajtják. Tekintettel a COVID-adatkészletek kis méretére, kulcsszerepet játszanak az előképzéshez használt nagyobb adatkészletek. Ezért először megbeszéljük, hogy mely adatkészletek használhatók céljaink eléréséhez.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Várható)

2500

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi helyek

  • Olaszország
    • Turin
      • Torino, Turin, Olaszország, 10126
        • Toborzás
        • Azienda Ospedaliero Universitaria Citta Della Salute E Della Scienza
        • Kapcsolatba lépni:
        • Kutatásvezető:
          • Giorgio Limerutti, M.D.
        • Alkutató:
          • Paolo Fonio, M.D.
        • Alkutató:
          • Marco Grosso, M.Sc.
        • Alkutató:
          • Stefano Tibaldi, M.Sc.
        • Alkutató:
          • Simona Capello, M.D.
        • Alkutató:
          • Patrizia Sardo, M.D.
        • Alkutató:
          • Claudio Berzovini, M.D.
        • Alkutató:
          • Francesca Santinelli, M.Sc.
        • Alkutató:
          • Marco Calandri, M.D.
        • Alkutató:
          • Andrea Ferraris, M.D.

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

  • FELNŐTT
  • OLDER_ADULT
  • GYERMEK

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Tanulmányozható nemek

Összes

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

A radiológiai osztályon kezelt összes személy

Leírás

Bevételi kritériumok: sürgősségi osztályon vagy kórházi tartózkodás alatt végzett mellkasröntgen

-

Kizárási kritériumok:

  • Egyik sem

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Beavatkozás / kezelés
intersticiális tüdőgyulladás esetei
Mellkas röntgen diagnózis
Diagnosztikai vizsgálat: Neurális hálózat diagnosztikai algoritmus
mellkasröntgen röntgen képekkel tápláljuk a neurális hálózatot az intersticiális tüdőgyulladás automatikus diagnosztizálására szolgáló hálózat oktatásához
Negatív kontrollok
Mellkasröntgen Tüdőgyulladásra negatív
Diagnosztikai vizsgálat: Neurális hálózat diagnosztikai algoritmus
mellkasröntgen röntgen képekkel tápláljuk a neurális hálózatot az intersticiális tüdőgyulladás automatikus diagnosztizálására szolgáló hálózat oktatásához

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
a neurális hálózat diagnózisának szenzibilitása és specifitása
Időkeret: a 0. napon
a neurális hálózat diagnózisának szenzitivitása és specificitása az emberi diagnózishoz képest
a 0. napon

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Szponzor

Azienda Ospedaliera Città della Salute e della Scienza di Torino

Együttműködők

University of Turin, Italy
Azienda Ospedaliera Ordine Mauriziano di Torino

Nyomozók

  • Kutatásvezető: Giorgio Limerutti, M.D., Radiology Unit A.O.U. Città della Salute e della Scienza

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (TÉNYLEGES)

2020. március 24.

Elsődleges befejezés (VÁRHATÓ)

2020. december 31.

A tanulmány befejezése (VÁRHATÓ)

2021. március 31.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2020. június 4.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2020. június 4.

Első közzététel (TÉNYLEGES)

2020. június 5.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (TÉNYLEGES)

2020. június 5.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2020. június 4.

Utolsó ellenőrzés

2020. június 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • CORDA

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

NEM

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel