Deep Learning of Anterior Talofibular Ligament: Comparison of Different Models
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
- 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.
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: huishu Yuan, MD
- Numero di telefono: 15810245738
- Email: huishuy@bjmu.edu.cn
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Ming Ni, MD
- Numero di telefono: 13884794867
- Email: sdyingxiang2017@163.com
Luoghi di studio
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-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Cina, 010
- Reclutamento
- Peking University Third Hospital
-
Contatto:
- Huishu Yuan, Dr
- Email: huishuy@bjmu.edu.cn
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
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.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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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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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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Deep Learning of Anterior Talofibular Ligament: Comparison of Different Models
Lasso di tempo: 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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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Cattedra di studio: huishu Yuan, MD, Peking University Third Hospital
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Anticipato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Anticipato)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- M2020460
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