- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04527029
Diagnosi precoce intelligente della deformità degli arti nei bambini mediante AI e applicazione clinica
19 febbraio 2025 aggiornato da: Children's Hospital of Fudan University
Gli studi sulla diagnosi intelligente precoce della deformità degli arti nei bambini mediante AI e applicazione clinica
La deformità degli arti nei bambini include malformazioni congenite degli arti o acquisita dal danno della piastra epifisaria causata da tumore, infiammazione e trauma.
A causa della complessità della malattia stessa, del rapido sviluppo dinamico e delle caratteristiche della crescita e dello sviluppo dei bambini, le deformità cambiano costantemente.
Inoltre, la grave mancanza di diagnosi clinica e risorse terapeutiche nel Dipartimento di Ortopedica pediatrica ha portato alla diagnosi errata e al trattamento improprio delle deformità degli arti dei bambini.
Pertanto, è necessario trovare un modo intelligente per aiutare il medico alla diagnosi precoce della deformità degli arti e fornire un trattamento adeguato nei bambini.
Panoramica dello studio
Stato
Non ancora reclutamento
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
L'estrazione e l'applicazione dei big data delle deformità degli arti dei bambini, l'etichettatura intelligente dei dati dell'immagine, il posizionamento preciso e il perfezionamento dei dati anatomici delle deformità degli arti dei bambini. Comprendi l'accuratezza del posizionamento dei punti chiave nelle immagini a raggi X delle deformità degli arti dei bambini per mezzo di mezzi Supervisione passo-passo per migliorare l'accuratezza della diagnosi. REALIZZA un sistema di generazione di report intelligente che combina le informazioni di base del paziente, stabilire un end-to-end Diagnosi ausiliaria e suggestione del trattamento Sistema di applicazione di dimostrazione; Realizza una serie completa di soluzioni di intelligenza artificiale per le deformità scheletriche dei bambini, lo screening precoce e la diagnosi dei bambini e la formazione di un sistema di riferimento intelligente di deformità degli arti dei bambini.
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Stimato)
9000
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Contatto studio
- Nome: Bo Ning, PhD
- Numero di telefono: +86 13585700275
- Email: ningbo@fudan.edu.cn
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
Non più vecchio di 18 anni (Bambino, Adulto)
Accetta volontari sani
No
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
Bambini con deformità degli arti
Descrizione
Criteri di inclusione:
Bambini con deformità degli arti
Criteri di esclusione:
Bambini senza deformità degli arti
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 |
|---|---|
|
bambini deformità dell'arto
l'imaging della diagnosi di deformità degli arti da parte dell'IA
|
È uno studio osservazionale.
Nessun intervento.
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Rilevamento della deformità
Lasso di tempo: All'iscrizione
|
È una variabile binaria (1/0).
Le caratteristiche radiografiche dei bambini sarebbero valutate dall'intelligenza artificiale.
Se fosse rilevata la deformità, la variabile verrebbe impostata in 1.
|
All'iscrizione
|
Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Investigatori
- Investigatore principale: Bo Ning, PhD, Children's Hospital of Fudan University
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
- 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.
- Mirskaia NB, Kolomenskaia AN, Siniakina AD. [Prevalence and medical and social importance of disorders and diseases of the musculoskeletal systems in children and adolescents (review of literature)]. Gig Sanit. 2015 Jan-Feb;94(1):97-104. Russian.
- Theofilatos K, Pavlopoulou N, Papasavvas C, Likothanassis S, Dimitrakopoulos C, Georgopoulos E, Moschopoulos C, Mavroudi S. Predicting protein complexes from weighted protein-protein interaction graphs with a novel unsupervised methodology: Evolutionary enhanced Markov clustering. Artif Intell Med. 2015 Mar;63(3):181-9. doi: 10.1016/j.artmed.2014.12.012. Epub 2015 Feb 18.
- Silverman BG, Hanrahan N, Bharathy G, Gordon K, Johnson D. A systems approach to healthcare: agent-based modeling, community mental health, and population well-being. Artif Intell Med. 2015 Feb;63(2):61-71. doi: 10.1016/j.artmed.2014.08.006. Epub 2014 Sep 11.
- Ravi D, Wong C, Deligianni F, Berthelot M, Andreu-Perez J, Lo B, Yang GZ. Deep Learning for Health Informatics. IEEE J Biomed Health Inform. 2017 Jan;21(1):4-21. doi: 10.1109/JBHI.2016.2636665. Epub 2016 Dec 29.
- Rahmathulla G, Nottmeier EW, Pirris SM, Deen HG, Pichelmann MA. Intraoperative image-guided spinal navigation: technical pitfalls and their avoidance. Neurosurg Focus. 2014 Mar;36(3):E3. doi: 10.3171/2014.1.FOCUS13516.
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 (Stimato)
1 marzo 2025
Completamento primario (Stimato)
1 settembre 2026
Completamento dello studio (Stimato)
1 dicembre 2027
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
22 agosto 2020
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
22 agosto 2020
Primo Inserito (Effettivo)
26 agosto 2020
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
25 marzo 2025
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
19 febbraio 2025
Ultimo verificato
1 febbraio 2025
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- ningbo1528
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
NO
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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