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Deep Learning of Anterior Talofibular Ligament: Comparison of Different Models

29 giugno 2021 aggiornato da: Peking University Third Hospital
The purpose of this study is to study the injury of the anterior talofibular ligament by deep learning method and compare a variety of different deep learning models to establish a deep learning method that can accurately identify and grade the injury of anterior talofibular ligament, and obtain a model with better recognition and grading effect.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

  1. 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.
  2. 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

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

1000

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

Luoghi di studio

  • Cina
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Cina, 010
        • Reclutamento
        • Peking University Third Hospital
        • Contatto:

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

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Sì

Sessi ammissibili allo studio

Tutto

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

From September 2018 to September 2020, patients underwent ankle MRI examination in the Department of Radiology, the Third Hospital of Peking University.

Descrizione

Inclusion Criteria:

  1. Without any treatment before imaging examination;
  2. MR of ankle joint was performed within 3 months before operation and the image quality was good;
  3. Arthroscopic operation was performed in our hospital and the operation records were complete.

Exclusion Criteria:

  1. history of ankle surgery, history of cancer or previous fractures.
  2. Unclear image, serious artifact or incomplete clinical data.

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
Normal control group-Grade 0
Arthroscopic examination of the ankle joint was normal, and the ligament was intact without injury or tear.
Test diagnostico: Diagnositic test
The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object
Ligament injury -Grade 1
Arthroscopic examination of the ankle joint showed ligament degeneration or injury, but no local or complete tear.
Test diagnostico: Diagnositic test
The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object
Ligament tear-Grade 2
Arthroscopy of the ankle joint revealed partial or complete loss of ligaments.
Test diagnostico: Diagnositic test
The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Deep Learning of Anterior Talofibular Ligament: Comparison of Different Models
Lasso di tempo: 2021.1-2022.3.1
The model of deep learning was obtained for diagnosis and grading of anterior fibular ligament and compared with the doctors of different grades.
2021.1-2022.3.1

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Peking University Third Hospital

Investigatori

  • Cattedra di studio: huishu Yuan, MD, Peking University Third Hospital

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 gennaio 2021

Completamento primario (Anticipato)

30 dicembre 2021

Completamento dello studio (Anticipato)

30 marzo 2022

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

28 giugno 2021

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

29 giugno 2021

Primo Inserito (Effettivo)

8 luglio 2021

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

8 luglio 2021

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

29 giugno 2021

Ultimo verificato

1 giugno 2021

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Altri numeri di identificazione dello studio

  • M2020460

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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