- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT06372873
Apprendimento profondo per la classificazione ecografica della lesione del legamento peroneofibolare anteriore
Classificazione ecografica basata sul deep learning delle lesioni del legamento peroneofibolare anteriore in Cina: uno studio diagnostico retrospettivo, multicentrico
L'ecografia (US) è una tecnica di imaging più economica, accessibile e disponibile per valutare le lesioni del legamento peroneo-astragalico anteriore (ATFL) rispetto alla risonanza magnetica (MRI). Tuttavia, le difficoltà nell’utilizzo di questa tecnica e la crescente domanda di radiologi muscolo-scheletrici qualificati ritardano la diagnosi. Utilizzando set di dati provenienti da più centri clinici, abbiamo mirato a sviluppare e convalidare un modello di rete convoluzionale profonda (DCNN) che automatizzi la classificazione delle lesioni ATFL utilizzando immagini ecografiche con l'obiettivo di fornire assistenza interpretabile ai radiologi e facilitare una diagnosi più accurata delle lesioni ATFL.
I ricercatori hanno raccolto immagini statunitensi di lesioni ATFL che avevano risultati di chirurgia artroscopica come standard di riferimento da 13 ospedali in tutta la Cina; quindi i ricercatori hanno diviso le immagini in set di dati di addestramento, set di dati di validazione interna e set di dati di validazione esterna in un rapporto di 8:1:1; i ricercatori hanno scelto un modello DCNN ottimale per testare le prestazioni diagnostiche del modello, inclusa l'accuratezza diagnostica, la sensibilità, la specificità e il punteggio F1. Alla fine, i ricercatori hanno confrontato le prestazioni diagnostiche del modello con 12 radiologi a diversi livelli di competenza.
Panoramica dello studio
Stato
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Beijing
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Beijing, Beijing, Cina, 100032
- Peking University People's Hospital
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- età > 18 anni
- pazienti che hanno subito un primo episodio di distorsione acuta della caviglia e hanno ricevuto un esame ecografico entro 14 giorni dall'infortunio
- pazienti che hanno avuto un risultato di chirurgia artroscopica corrispondente per la classificazione della lesione ATFL.
Criteri di esclusione:
- pazienti con precedenti di trauma aperto alla caviglia o intervento chirurgico all'articolazione della caviglia
- c'erano tumori ai tessuti molli o alle ossa della caviglia
- era concomitante con qualsiasi altra artrite reumatoide
- la qualità dell'immagine era bassa o erano presenti gravi artefatti (ad esempio, artefatti anisotropi)
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Gruppo I
lesione da sforzo lieve dell'ATFL
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Le immagini assegnate ottenute dagli ospedali contribuenti saranno rivalutate da due radiologi senior nel nostro centro clinico
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Gruppo II
rotture parziali del legamento dell'ATFL
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Le immagini assegnate ottenute dagli ospedali contribuenti saranno rivalutate da due radiologi senior nel nostro centro clinico
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Gruppo III
rottura completa dell'ATFL
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Le immagini assegnate ottenute dagli ospedali contribuenti saranno rivalutate da due radiologi senior nel nostro centro clinico
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Gruppo IV
fratture avulse
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Le immagini assegnate ottenute dagli ospedali contribuenti saranno rivalutate da due radiologi senior nel nostro centro clinico
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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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Valutare se le immagini ecografiche sono in accordo con la classificazione delle lesioni ATFL dello standard di riferimento
Lasso di tempo: Linea di base
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I radiologi del nostro centro clinico rivaluteranno se le immagini ecografiche sono in accordo con la classificazione della lesione ATFL del suo standard di riferimento
|
Linea di base
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Collaboratori e investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Jiaan Zhu, Dr, Peking University People's Hospital
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Gribble PA, Bleakley CM, Caulfield BM, Docherty CL, Fourchet F, Fong DT, Hertel J, Hiller CE, Kaminski TW, McKeon PO, Refshauge KM, Verhagen EA, Vicenzino BT, Wikstrom EA, Delahunt E. Evidence review for the 2016 International Ankle Consortium consensus statement on the prevalence, impact and long-term consequences of lateral ankle sprains. Br J Sports Med. 2016 Dec;50(24):1496-1505. doi: 10.1136/bjsports-2016-096189. Epub 2016 Jun 3.
- Colo G, Bignotti B, Costa G, Signori A, Tagliafico AS. Ultrasound or MRI in the Evaluation of Anterior Talofibular Ligament (ATFL) Injuries: Systematic Review and Meta-Analysis. Diagnostics (Basel). 2023 Jul 10;13(14):2324. doi: 10.3390/diagnostics13142324.
- Cao M, Liu S, Zhang X, Ren M, Xiao Z, Chen J, Chen X. Imaging diagnosis for anterior talofibular ligament injury: a systemic review with meta-analysis. Acta Radiol. 2023 Feb;64(2):612-624. doi: 10.1177/02841851221080556. Epub 2022 Mar 27.
- Gao Y, Zeng S, Xu X, Li H, Yao S, Song K, Li X, Chen L, Tang J, Xing H, Yu Z, Zhang Q, Zeng S, Yi C, Xie H, Xiong X, Cai G, Wang Z, Wu Y, Chi J, Jiao X, Qin Y, Mao X, Chen Y, Jin X, Mo Q, Chen P, Huang Y, Shi Y, Wang J, Zhou Y, Ding S, Zhu S, Liu X, Dong X, Cheng L, Zhu L, Cheng H, Cha L, Hao Y, Jin C, Zhang L, Zhou P, Sun M, Xu Q, Chen K, Gao Z, Zhang X, Ma Y, Liu Y, Xiao L, Xu L, Peng L, Hao Z, Yang M, Wang Y, Ou H, Jia Y, Tian L, Zhang W, Jin P, Tian X, Huang L, Wang Z, Liu J, Fang T, Yan D, Cao H, Ma J, Li X, Zheng X, Lou H, Song C, Li R, Wang S, Li W, Zheng X, Chen J, Li G, Chen R, Xu C, Yu R, Wang J, Xu S, Kong B, Xie X, Ma D, Gao Q. Deep learning-enabled pelvic ultrasound images for accurate diagnosis of ovarian cancer in China: a retrospective, multicentre, diagnostic study. Lancet Digit Health. 2022 Mar;4(3):e179-e187. doi: 10.1016/S2589-7500(21)00278-8.
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Altri numeri di identificazione dello studio
- 2023PHB211-001
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