脊柱側弯症の大規模スクリーニングのための人工システムの有用性の検証
2018年12月10日 更新者：Haotian Lin、Sun Yat-sen University
バックイメージを用いた脊柱側弯症の大規模スクリーニングのための人工システムの有用性の検証
従来の学校側弯症スクリーニング アプローチは、不必要な照会と過度の費用のために、依然として議論の余地があります。
ディープ ラーニング アルゴリズムは、複数の病気を検出するための強力なツールであることが証明されています。ただし、脊柱側弯症のスクリーニングにおけるそのような方法の適用には、さらなる評価と検証が必要です。
ここでは、研究者は、背中の脱衣画像を使用して脊柱側弯症の自動スクリーニングのための人工システムを開発し、診断システムが人間の医師の欠点を相殺できるかどうかを検証する臨床試験を実施しています。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (実際)
500
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510000
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
10年～22年 (アダルト、子供)
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
包含基準:
- 1.患者には、治療前の背中の写真と脊椎全体（C7-S1）の立位X線または超音波画像（健康な集団の場合）の両方が含まれていました。 2. すべての文書が肉眼で認識できるほど鮮明であること。 3. 背面の写真と同じ時期に撮影されたもの (1 か月以上ではない)。 4.患者は臨床写真から特発性脊柱側弯症と考えられた。
除外基準:
- 1.患者は、神経線維腫症のカフェオレスポット、スパイダーフィンガー、背中の異常なヘアスポット、骨盤の傾き、下肢の不一致など、体幹の明らかな異常な特徴について非特発性脊柱側弯症と見なされました。 2.バック写真とX線または超音波との間の撮影時間が1か月以上である; 3.臨床写真や画像が不明瞭であった。 4. 脊椎全体を含まない X 線フィルムまたは超音波画像 (C7-S1)。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：診断
- 割り当て：NA
- 介入モデル：SINGLE_GROUP
- マスキング：なし
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
|---|---|
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他の：-AIテストの対象となる患者。
デバイス: 脊柱側弯症のスクリーニングのための人工システム
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背面画像から脊柱側弯症を評価する人工知能
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
時間枠 |
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インテリジェント視力診断システムの正確、誤検出、見落としの割合。
時間枠：5年まで
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5年まで
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2018年6月1日
一次修了 (実際)
2018年7月30日
研究の完了 (実際)
2018年7月30日
試験登録日
最初に提出
2018年12月10日
QC基準を満たした最初の提出物
2018年12月10日
最初の投稿 (実際)
2018年12月12日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2018年12月12日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2018年12月10日
最終確認日
2018年12月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。