- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04358536
Classification of COVID-19 Infection in Posteroanterior Chest X-rays
21 aprile 2020 aggiornato da: Dascena
Classification of COVID-19 Infection in Posteroanterior Chest X-rays With Common Deep Learning Architectures
The objective of this study is to assess three configurations of two convolutional deep neural network architectures for the classification of COVID-19 PCX images.
Panoramica dello studio
Descrizione dettagliata
The December 2019 outbreak of COVID-19 has now evolved into a public health emergency of global concern.
Given the rapid spread of infection, the rapid depletion of hospital resources due to high influxes of patients, and the current absence of specific therapeutic drugs and vaccines for treatment of COVID-19 infection, it is essential to detect onset of the disease at its early stages.
Radiological examinations, the most common of which are posteroanterior chest X-ray (PCX) images, play an important role in the diagnosis of COVID-19.
The objective of this study is to assess three configurations of two convolutional deep neural network architectures for the classification of COVID-19 PCX images.
The primary experimental dataset consisted of 115 COVID-19 positive and 115 COVID-19 negative PCX images, the latter comprising roughly equally many pneumonia, emphysema, fibrosis, and healthy images (230 total images).
Two common convolutional neural network architectures were used, VGG16 and DenseNet121, the former initially configured with off-the-shelf (OTS) parameters and the latter with either OTS or exclusively X-ray trained (XRT) parameters.
The OTS parameters were derived from training on the ImageNet dataset, while the XRT parameters were obtained from training on the NIH chest X-ray dataset, ChestX-ray14.
A final, densely connected layer was added to each model, the parameters of which were trained and validated on 87% of images from the experimental dataset, for the task of binary classification of images as COVID-19 positive or COVID-19 negative.
Each model was tested on a hold-out set consisting of the other 13% of images.
Performance metrics were calculated as the average over five random 80%-20% splits of the images into training and validation sets, respectively.
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Effettivo)
230
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
-
-
California
-
Oakland, California, Stati Uniti, 94612-2603
- Dascena
-
-
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
18 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)
Accetta volontari sani
Sì
Sessi ammissibili allo studio
Tutto
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
115 COVID-19 single PCX images and 115 non COVID-19 single PCX images (230 images total), collected from 81 unique COVID-19 patients and 91 unique non COVID-19 patients.
Descrizione
Inclusion Criteria:
- Single PCX images collected from patients over 18 years of age
Exclusion Criteria:
- CT scans composed of multiple concerted X-rays
- Single PCX images collected from patients under 18 years of age
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
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
---|---|
COVID-19 Patients
Single posteroanterior (or "front-on") X-rays collected from COVID-19 patients
|
Convolutional neural network for classification of COVID-19 from chest X-rays
|
Non COVID-19 Patients
Single posteroanterior (or "front-on") X-rays collected from subsets of non COVID-19 patients
|
Convolutional neural network for classification of COVID-19 from chest X-rays
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
---|---|---|
Identification of COVID-19
Lasso di tempo: Through study completion, an average of 2 months
|
Identification of COVID-19 infection from chest X-ray analysis
|
Through study completion, an average of 2 months
|
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.
Collegamenti utili
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)
1 aprile 2020
Completamento primario (Effettivo)
17 aprile 2020
Completamento dello studio (Effettivo)
17 aprile 2020
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
20 aprile 2020
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
21 aprile 2020
Primo Inserito (Effettivo)
24 aprile 2020
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
24 aprile 2020
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
21 aprile 2020
Ultimo verificato
1 aprile 2020
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 04202002
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
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
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .
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