QOCA®-Image Medical Platform - Sistema intelligente di gestione del rischio VCF
Smart Bone: un sistema intelligente di acquisizione e gestione del rischio di frattura
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Una ricerca computerizzata di scansioni TC (2010.01.01-2018.09.30) è stata eseguita presso l'ospedale Wan Fang. Quelle immagini TC che sono state esaminate retrospettivamente da radiologi esperti. Le scansioni TC di 1000-1500 soggetti di età pari o superiore a 50 anni con e senza fratture da compressione toracica o lombare sono state incluse in questo progetto per il machine learning e il deep learning. Il gruppo di controllo includeva quelli senza fratture da compressione mentre il gruppo di pazienti erano quelli con fratture da compressione. I soggetti che non soddisfacevano i criteri di inclusione sono stati esclusi.
Lo strato corticale delle immagini della colonna vertebrale T12-L5 è stato etichettato manualmente con il software di etichettatura dai tecnici e confermato la correttezza dell'immagine da un radiologo esperto. Tutte le immagini scollegate e completate sono state fornite a Quanta Computer Inc. per la successiva classificazione e analisi delle macchine AI per il deep learning per facilitare lo sviluppo di un sistema per il rilevamento automatico delle fratture da pressione mediante TC. Questo sistema automatico di nuova concezione avrà un impatto clinico prezioso nell'aiutare i radiologi a rilevare e classificare le fratture vertebrali da compressione in modo preciso e accurato.
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Taipei, Taiwan
- Taipei Medical University WanFang Hospital
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Casi con esami TC acquisiti tra il 2010.01-2018.09
- Casi con esami TC eseguiti con uno dei seguenti protocolli: corpo intero, addome e colonna vertebrale
- I casi devono avere >/= 50 anni di età
- Casi con segnalazioni di esami TC archiviati come fratture da compressione positive o negative all'interno di un intervallo di ricerca da T12 a L5 vertebre.
- Immagini TC con dati grezzi che possono essere ricostruiti in vista assiale con uno spessore della sezione di 1,3 mm
- Immagini TC con dati grezzi che possono essere ricostruiti in vista sagittale con uno spessore della sezione di 2,5 mm
Criteri di esclusione:
- Immagini TC con artefatti di imaging, corpi estranei o impianti
- Casi con condizioni di comorbilità, come infezioni, metastasi tumorali, osteomielite cronica o altre fratture da compressione non osteoporotiche
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Coorte
- Prospettive temporali: Retrospettiva
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
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Radiologi
Una ricerca computerizzata di scansioni TC (2010.01.01-2018.09.30) è stata eseguita presso l'ospedale Wan Fang.
Queste immagini TC sono state esaminate retrospettivamente da un radiologo esperto che ha classificato e contrassegnato con annotazioni le fratture vertebrali con il metodo semiquantitativo di Genant.
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Osso intelligente
Le stesse immagini TC sono state esaminate separatamente ed elaborate dal sistema di intelligenza artificiale (Smart Bone) di Quanta per le fratture da compressione.
I due risultati, uno dei radiologi e l'altro del sistema di intelligenza artificiale, saranno confrontati per quantificare statisticamente l'equivalenza (CADe).
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Un dispositivo denominato Smart Bone che utilizza l'immagine TC acquisita in modo retrospettivo comporta una seconda revisione delle immagini TC con fratture da compressione vertebrale attraverso un programma di intelligenza artificiale interattivo sviluppato da Quanta Computer Inc. è stato applicato alle immagini TC.
Il dispositivo è un'applicazione software di rilevamento assistito da computer (CADe) ed è progettato per assistere i radiologi nell'analisi delle immagini TC della colonna vertebrale.
Il dispositivo utilizza metodi di deep learning per eseguire il rilevamento delle vertebre e la classificazione delle immagini.
Altri nomi:
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Tasso di concordanza
Lasso di tempo: Dal 06.2019 al 03.2020
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I descrittori di CT Imaging Reporting e Data System suggeriti da Smart Bone sono in buon accordo con quelli selezionati dagli esperti. In altre parole, il CT Imaging Reporting and Data System generato da Smart Bone non è statisticamente diverso dal consenso degli esperti. Punteggio della categoria di valutazione del sistema di dati e report di imaging TC: l'utente prende la decisione finale sul punteggio della categoria di valutazione. Utilizzando questo punteggio, Smart Bone visualizza la descrizione della valutazione. Grado 0: Vertebre normali Grado 1: Frattura lieve, 20-25% Grado 2: Frattura moderata, 26-40% Grado 3: Frattura grave, >40% |
Dal 06.2019 al 03.2020
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Precisione
Lasso di tempo: Dal 06.2019 al 03.2020
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Verrà valutato il confronto con l'accuratezza dei risultati di imaging TC da parte di radiologi con e senza CADe.
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Dal 06.2019 al 03.2020
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Collaboratori e investigatori
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Wing P. Chan, M.D., Taipei Medical University WanFang Hospital
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Anticipato)
Completamento dello studio (Anticipato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- N201909056
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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