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A.I 用の Covid 放射線画像データセット (CORDA)

2020年6月4日 更新者:Giorgio Limerutti、Azienda Ospedaliera Città della Salute e della Scienza di Torino
新型コロナウイルス感染症患者の早期スクリーニングに広く普及した簡易胸部 X 線 (CXR) イメージングを使用できる可能性は、臨床界と人工知能界の両方から大きな関心を集めています。 この研究では、CXR 画像の 新型コロナウイルス 分類にディープラーニングを適用することで、洞察を提供し、何が予想されることが合理的であるかについて警告を発します。 現在利用可能なデータセットを使用して取得できる広範な統計結果の方法論ガイドと重要な解釈を提供します。 特に、現在の小規模な 新型コロナウイルス データによってもたらされる課題を取り上げ、より大規模な公開されている非新型コロナウイルス CXR データセットを使用した転移学習によって導入されるバイアスがどれほど重大であるかを示します。 また、当社は、新型コロナウイルスのパンデミックのピーク時にイタリア北部の主要な救急病院の1つによって収集された中規模の新型コロナウイルスCXRデータセットに関する結果を提供することでも貢献しています。 これらの新しいデータにより、科学界で流通している予備的な結果の一般化能力の検証に貢献できます。 私たちの結論は、CXRを使用して新型コロナウイルスを効果的に識別できる可能性に光を当てました。

調査の概要

詳細な説明

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)ウイルスは、中国本土だけでなく世界中の複数の国に急速に蔓延しています。 最も深刻な影響を受けた国の一つであるイタリアでは、2020年4月7日の時点で135,586人の新型コロナウイルス感染症患者が記録され、そのうち17,127人が死亡した。この記事の執筆時点でピエモンテ州はイタリアで3番目に被害が多い地域であり、感染者数は13,343人となっている。 早期診断は、患者の適切な治療と病気の蔓延の防止にとって重要な要素です。 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の呼吸気道と肺上皮に対する高い指向性を考慮すると、感染患者の肺への関与の特定は、この疾患の治療とモニタリングに関連する可能性があります。 現在、ウイルス検査が唯一の具体的な診断方法と考えられています。 米国疾病管理センター(CDC)は、逆転写ポリメラーゼ連鎖反応によるウイルス検査のために、上気道(鼻咽頭および中咽頭スワブ)または可能な場合は下気道(気管支肺胞洗浄、BAL)から検体を収集して検査することを推奨しています。 (RT-PCR) アッセイ。 放射線学会(フライシュナー協会、SIRM、RSNA)の現在の見解文書では、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の診断に画像処理を日常的に使用することは推奨されていない。

しかし、病気の初期段階であっても、胸部 X 線 (CXR) やコンピューター断層撮影 (CT) スキャンで病理学的所見が示される可能性があることは広く実証されています。 これらは実際には非特異的であり、他のウイルス感染症(インフルエンザ、H1N1、SARS、MERSなど)と重複していることに注意する必要があります。ほとんどの著者は、主に下葉に関与する末梢両側の不明瞭なすりガラス状陰影が徐々に進行すると報告しています。疾患が重篤になるにつれて伸展が増大し​​、びまん性実質硬化を引き起こすため、CT は末梢すりガラス状混濁を早期に検出する高感度のツールです。しかし、これらの患者に対する CT イメージングの日常的な役割は、医療専門家や他の患者にとって安全性の観点からロジスティック上困難であり、利用可能なリソースを圧倒する可能性があります。 胸部 X 線写真は、特に緊急事態において有用なツールです。胸部 X 線写真は、他の可能性のある肺の「noxa」を除外するのに役立ち、肺の病変の範囲を最初に大まかに評価することができます。そして最も重要なことは、患者のベッドでポータブル デバイスを使用して画像を取得できることです。医療従事者や他の患者への曝露の可能性を制限します。 さらに、CXR を長期間繰り返して肺疾患の進行を監視することもできます。

方法論:

非常に標準的なパイプライン、つまり胸部画像の前処理と肺のセグメンテーション、その後に転移学習で得られた分類モデルに基づいた深層学習アプローチについて説明します。 このセクションで説明するように、データの前処理は、データに存在するバイアスを除去するための基本です。 特に、ディープモデルは学習プロセスを促進するこれらのバイアスを簡単に認識できることを示します。 新型コロナウイルスのデータセットのサイズが小さいことを考えると、事前トレーニングに使用されるより大きなデータセットが重要な役割を果たします。 したがって、最初に、どのデータセットが目標に使用できるかについて説明します。

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

2500

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。

研究連絡先

  • 名前:Marco Grosso, M.Sc.
  • 電話番号:00390116331330
  • メールmgrosso2@gmail.com

研究場所

    • Turin
      • Torino、Turin、イタリア、10126
        • 募集
        • Azienda Ospedaliero Universitaria Citta Della Salute E Della Scienza
        • コンタクト:
        • 主任研究者:
          • Giorgio Limerutti, M.D.
        • 副調査官:
          • Paolo Fonio, M.D.
        • 副調査官:
          • Marco Grosso, M.Sc.
        • 副調査官:
          • Stefano Tibaldi, M.Sc.
        • 副調査官:
          • Simona Capello, M.D.
        • 副調査官:
          • Patrizia Sardo, M.D.
        • 副調査官:
          • Claudio Berzovini, M.D.
        • 副調査官:
          • Francesca Santinelli, M.Sc.
        • 副調査官:
          • Marco Calandri, M.D.
        • 副調査官:
          • Andrea Ferraris, M.D.

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

  • アダルト
  • OLDER_ADULT
  • 子供

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

放射線科で治療を受けたすべての人々

説明

包含基準: 救急外来または入院中に実施された胸部 X 線写真

-

除外基準:

  • なし

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

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
間質性肺炎の症例
胸部X線診断
間質性肺炎の自動診断をネットワークに学習させるために、胸部 X 線撮影画像をニューラル ネットワークに入力します。
ネガティブコントロール
胸部X線検査では肺炎陰性
間質性肺炎の自動診断をネットワークに学習させるために、胸部 X 線撮影画像をニューラル ネットワークに入力します。

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
メジャーの説明
時間枠
ニューラルネットワーク診断の感度と特異性
時間枠:0日目に
人間の診断と比較したニューラルネットワーク診断の感度と特異性
0日目に

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。

捜査官

  • 主任研究者:Giorgio Limerutti, M.D.、Radiology Unit A.O.U. Città della Salute e della Scienza

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)

2020年3月24日

一次修了 (予期された)

2020年12月31日

研究の完了 (予期された)

2021年3月31日

試験登録日

最初に提出

2020年6月4日

QC基準を満たした最初の提出物

2020年6月4日

最初の投稿 (実際)

2020年6月5日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2020年6月5日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2020年6月4日

最終確認日

2020年6月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • CORDA

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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。

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