Analisi della risonanza magnetica spinale cervicale con deep learning
19 luglio 2022 aggiornato da: Bezmialem Vakif University
Lo scopo di questo studio è analizzare le patologie nelle immagini MRI del rachide cervicale utilizzando algoritmi di elaborazione delle immagini.
Determinazione di questi casi patologici che hanno insegnato al sistema con deep learning e determinazione dei loro livelli.
Finalmente; verifica del sistema confrontando i rapporti del radiologo e gli output del sistema automatizzato.
Panoramica dello studio
Stato
Ritirato
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Il dolore al collo è un problema di salute molto comune con una prevalenza mondiale che va dal 16,7% al 75,1%.
La fonte del dolore al collo è spesso considerata - sebbene non ci siano prove evidenti - il disco intervertebrale cervicale.
I metodi di imaging radiologico vengono utilizzati per rilevare la degenerazione dei dischi e i cambiamenti della placca terminale nel corpo vertebrale corrispondenti a questa degenerazione. La risonanza magnetica (MRI) fornisce informazioni sulla struttura del disco intervertebrale, la larghezza del canale spinale e i tessuti al di fuori del canale.
Tuttavia, non vi è alcuna standardizzazione nell'identificazione e nella valutazione delle immagini radiologiche e la variabilità interosservatore è elevata.
Sono stati avviati studi sui sistemi automatizzati che analizzano le immagini MRI per aumentare l'accuratezza e la coerenza delle procedure di refertazione.
L'esame delle immagini MRI con il deep learning può portare alla produzione di sistemi che aiutano il processo decisionale clinico e consentono anche la valutazione di dati di grandi dimensioni in breve tempo.
Tipo di studio
Osservativo
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
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Istanbul, Tacchino
- Bezmialem Vakif University Hospital
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Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Da 18 anni a 75 anni (Adulto, Adulto più anziano)
Accetta volontari sani
No
Sessi ammissibili allo studio
Tutto
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
Pazienti con dolore al collo tra 18-75 anni
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
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
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
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Pubblicazioni e link utili
La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.
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.
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
15 gennaio 2020
Completamento primario (Anticipato)
1 marzo 2022
Completamento dello studio (Anticipato)
1 aprile 2022
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
15 gennaio 2020
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
20 gennaio 2020
Primo Inserito (Effettivo)
27 gennaio 2020
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
21 luglio 2022
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
19 luglio 2022
Ultimo verificato
1 luglio 2022
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 54022451
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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INDECISO
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
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