MRに基づく寛骨臼唇損傷の研究：マルチアングル深層学習モデル
2021年6月29日 更新者：Peking University Third Hospital
本研究の目的は、寛骨臼関節唇損傷の MRI 画像を深層学習法で研究し、軸方向と冠状面の連続画像の組み合わせモデルを確立し、放射線科医の診断精度と比較して、深層学習法を確立することです。寛骨臼関節唇損傷の正確な識別と分類。
調査の概要
詳細な説明
- CNN に基づく寛骨関節唇画像の検出: アキシャルおよびコロナル T2-fs 画像が使用され、すべての画像が修正および標準化されました。 CNN を適用して寛骨臼関節唇を含む画像を認識および学習し、完全なシーケンスから寛骨関節唇構造を含む画像を選択し、寛骨臼関節唇構造を含まない画像を削除します。 すべてのデータはトレーニング セット (70%、トレーニング セット内の 30% は検証セット) に分割され、残りの 30% はモデル認識の精度を評価するためのテスト セットとして使用されます。 得られた結果を次のステップに入力します。
- Densenet に基づく寛骨臼関節唇の認識とセグメンテーション: Densenet を使用して、選択した画像から寛骨関節唇を認識および学習します。 LabelImg を使用して、手動で寛骨関節唇座標を特定し、それらを Python に入力して認識学習を行いました。 すべてのデータをトレーニング セット (70%、次にトレーニング セットの 30% を検証セットとして選択) に分割し、残りの 30% をテスト セットとして使用して、モデル認識の精度を評価しました。 関節唇構造を特定した後、関節唇構造を局所的に切断および拡大して、冗長な情報を削除します。 最後に、結果を次のステップに入力します。
- 3D-CNN に基づく寛骨臼関節唇損傷の識別と等級付け: 入力データは、3D-CNN モデルによって識別および等級付けされました。 3D-CNNは、入力層、ハードワイヤー層H1、畳み込み層C2、ダウンサンプリング層S3、畳み込み層C4、ダウンサンプリング層S5、畳み込み層C6、出力層の8層に分かれています。 3D-CNN は、連続する複数のフレームを積み重ねて立方体を構築し、立方体で 3D 畳み込みカーネルを使用します。 この構造により、畳み込み層の特徴画像は、前の層の複数の隣接するフレームと接続され、連続した画像の情報取得が実現されます。 同様に、データをトレーニング セットに分割し (70%、トレーニング セットの 30% を検証セットとして選択)、残りの 30% をテスト セットとして使用して、損傷を特定するための分類精度を評価しました。関節唇の分類を行い、損傷のある症例を分類します。
- 組み合わせモデル: 上記のプロセス (1-3) に従って、アキシャル イメージとコロナル イメージのモデルがそれぞれ確立された後、CNN 分類モデルの出力特性に従って、異なるグレードの確率が出力結果の前に予測されます。出力結果は、これらの確率に基づいて、最大可能確率の表現形式を選択します。 組み合わせモデルは、これらの異なる分類の確率を平均し、最終的な予測確率を計算してから、最終的なモデルを取得します。 3 番目のステップのテスト セット (アキシャル イメージとコロナル イメージの混合データを含む) を使用して、モデルを検証しました。
- 放射線技師と深層学習の比較：上記ステップ3のテストセットのケースを列挙し、MSK専門の放射線技師2名に損傷の有無と損傷の程度を分類してもらい、人工診断（両医師が別々に画像を読影）で結果を比較プロンプトなしでレポートを書く通常の状態をシミュレートして、診断結果を得ました)。 最後に、人工診断の精度を、第 4 段階で得られた組み合わせモデルの精度と比較しました。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
1261
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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Beijing
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Beijing、Beijing、中国、010
- Peking University Third Hospital
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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
- 子
- 大人
- 高齢者
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
2018 年 9 月から 2020 年 9 月にかけて、北京大学第三病院の放射線科で MRI が実施されました。
説明
包含基準:
- 画像検査の前に何の治療もせずに;
- 股関節の MR は手術前 3 か月以内に実施され、画質は良好でした。
- 当院では鏡視下手術が行われ、手術記録は揃っていました。
除外基準:
- 股関節手術、腫瘍、または以前の骨折の病歴;
- 不鮮明な画像、深刻なアーティファクト、または不完全な臨床データ。
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
- 観測モデル：ケースコントロール
- 時間の展望：回顧
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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正常対照群 - グレード 0
股関節の関節鏡検査は正常であり、関節唇は損傷や裂傷なく無傷でした。
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股関節鏡検査の結果をゴールドスタンダードとし、MRI検査を研究対象とした。
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靭帯損傷 - グレード 1
股関節の関節鏡検査では、関節唇の変性または損傷が示されましたが、局所的または完全な断裂は見られませんでした。
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股関節鏡検査の結果をゴールドスタンダードとし、MRI検査を研究対象とした。
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靭帯断裂 - グレード 2
股関節鏡検査により、関節唇の部分的または完全な喪失が明らかになりました。
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股関節鏡検査の結果をゴールドスタンダードとし、MRI検査を研究対象とした。
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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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MRに基づく寛骨関節唇損傷の研究：マルチアングル深層学習モデル
時間枠：2020.12.01-2021.05.30
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深層学習のモデルは、関節唇損傷の診断と等級付けのために取得され、さまざまな段階の医師と比較されました。
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2020.12.01-2021.05.30
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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
- スタディチェア：huishu Yuan, MD、Peking University Third Hospital
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12月1日
一次修了 (実際)
2021年4月30日
研究の完了 (実際)
2021年5月30日
試験登録日
最初に提出
2021年6月29日
QC基準を満たした最初の提出物
2021年6月29日
最初の投稿 (実際)
2021年7月2日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2021年7月2日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2021年6月29日
最終確認日
2021年6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。