AIおよび診療所による子供の四肢変形の早期インテリジェントな診断
2025年2月19日 更新者：Children's Hospital of Fudan University
AIおよび診療所のアプリケーションによる小児の四肢変形の早期インテリジェントな診断の研究
小児の四肢の変形には、先天性肢の奇形が含まれるか、腫瘍、炎症、外傷によって引き起こされる骨端板の損傷から獲得されます。
病気自体の複雑さ、急速な動的発達、子供の成長と発達の特徴により、変形は絶えず変化しています。
さらに、小児整形外科学部における臨床診断と治療資源の深刻な欠如は、子供の四肢変形の誤診と不適切な治療につながりました。
したがって、医師が四肢変形の早期診断を支援し、子供に適切な治療を提供するための知的な方法を見つける必要があります。
調査の概要
詳細な説明
子供の四肢変形のビッグデータの抽出と応用、画像データのインテリジェントなラベル付け、正確な位置決め、および子供の四肢変形の解剖学的データの完成。診断の精度を向上させるための段階的な監督。患者の背景情報を組み合わせたインテリジェントレポート生成システムを実現し、エンドツーエンドの補助を確立する診断と治療の提案デモンストレーションアプリケーションシステム。子供の骨格変形、子供の早期スクリーニングと診断、および子供の四肢変形のインテリジェントな紹介システムのための人工知能ソリューションの完全なセットを実現します。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
9000
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：Bo Ning, PhD
- 電話番号：+86 13585700275
- メール：ningbo@fudan.edu.cn
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
18年歳未満 (子、大人)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
四肢変形のある子供
説明
包含基準：
四肢変形のある子供
除外基準：
手足の変形のない子供
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 |
|---|---|
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四肢変形の子供
AIによる四肢変形診断のイメージング
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これは観察研究です。
介入はありません。
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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 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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変形検出
時間枠：登録時
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バイナリ変数（1/0）です。
子供のX線写真の特徴は、人工知能によって評価されます。
変形が検出された場合、変数は1に設定されます。
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登録時
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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。
捜査官
- 主任研究者：Bo Ning, PhD、Children's Hospital of Fudan University
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- 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.
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 (推定)
2025年3月1日
一次修了 (推定)
2026年9月1日
研究の完了 (推定)
2027年12月1日
試験登録日
最初に提出
2020年8月22日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年8月22日
最初の投稿 (実際)
2020年8月26日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年3月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年2月19日
最終確認日
2025年2月1日
詳しくは
本研究に関する用語
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
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