Analisi della risonanza magnetica spinale cervicale con deep learning
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Istanbul, Tacchino
- Bezmialem Vakif University Hospital
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- 18-75 anni
- Avere il risultato di una risonanza magnetica spinale cervicale, che è stata eseguita per il dolore al collo nei registri ospedalieri negli ultimi 5 anni.
Criteri di esclusione:
- Malignità
- Segni di infezione attiva
- Deformità vertebrali spinali significative (scoliosi avanzata, difetti vertebrali congeniti)
- Chirurgia spinale
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Tasso di accuratezza del modello valutato mediante convalida incrociata del set di dati
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1,5 anni
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Divideremo casualmente il set di dati in 4 sottoinsiemi.
In ogni sub-esperimento, verranno addestrate sezioni MRI di 3 sottoinsiemi e verranno testate sezioni nell'altro sottoinsieme.
Eseguiremo in totale 4 sottoesperimenti, quindi ogni fetta nel set di dati verrà testata una volta.
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1,5 anni
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Affidabilità del modello valutata confrontando i referti del modello e del radiologo.
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 1,5 anni
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Verranno utilizzate statistiche Kappa e coefficienti di affidabilità.
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Attraverso il completamento degli studi, una media di 1,5 anni
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Castro-Mateos I, Hua R, Pozo JM, Lazary A, Frangi AF. Intervertebral disc classification by its degree of degeneration from T2-weighted magnetic resonance images. Eur Spine J. 2016 Sep;25(9):2721-7. doi: 10.1007/s00586-016-4654-6. Epub 2016 Jul 7.
- Jamaludin A, Lootus M, Kadir T, Zisserman A, Urban J, Battie MC, Fairbank J, McCall I; Genodisc Consortium. ISSLS PRIZE IN BIOENGINEERING SCIENCE 2017: Automation of reading of radiological features from magnetic resonance images (MRIs) of the lumbar spine without human intervention is comparable with an expert radiologist. Eur Spine J. 2017 May;26(5):1374-1383. doi: 10.1007/s00586-017-4956-3. Epub 2017 Feb 6.
- Kim S, Bae WC, Masuda K, Chung CB, Hwang D. Fine-Grain Segmentation of the Intervertebral Discs from MR Spine Images Using Deep Convolutional Neural Networks: BSU-Net. Appl Sci (Basel). 2018 Sep;8(9):1656. doi: 10.3390/app8091656. Epub 2018 Sep 14.
- Daenzer S, Freitag S, von Sachsen S, Steinke H, Groll M, Meixensberger J, Leimert M. VolHOG: a volumetric object recognition approach based on bivariate histograms of oriented gradients for vertebra detection in cervical spine MRI. Med Phys. 2014 Aug;41(8):082305. doi: 10.1118/1.4890587.
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Altri numeri di identificazione dello studio
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- 54022451
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