Deep Learning of Anterior Talofibular Ligament: Comparison of Different Models
2021年6月29日 更新者：Peking University Third Hospital
The purpose of this study is to study the injury of the anterior talofibular ligament by deep learning method and compare a variety of different deep learning models to establish a deep learning method that can accurately identify and grade the injury of anterior talofibular ligament, and obtain a model with better recognition and grading effect.
調査の概要
詳細な説明
- Recognition and segmentation of anterior talofibular ligament based on DenseNet. Densenet was used to recognize the axial T2-fs image, and the image level was the most typical one. The labelimg program based on Python was used to locate the coordinates of the anterior talofibular ligament and then imported into Python for learning. All the data were divided into a training set (70%, and then 30% of the training set was selected as the verification set). The remaining 30% was used as the test set to evaluate the accuracy of model recognition. After identifying the anterior talofibular ligament, the local clipping and amplification are carried out to remove the redundant information. Finally, input the result to the next step.
- Establishment and comparison of various deep learning models: four deep learning models were established and compared in this study, namely VGG19, AlexNet, CapsNet, and GoogleNet. The models using image fitting alone and those combining with clinical physical examination data were compared for each deep learning model. The diagnostic efficiency between models was expressed by the ROC curve, including AUC, F1 score, etc. the ROC curve was further analyzed by t-test, Delong test, and other statistical methods. In this study, the data were divided into a training set (70%, 30% in the training set as the validation set), and the remaining 30% as the test set to evaluate the classification accuracy.
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
1000
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：huishu Yuan, MD
- 電話番号：15810245738
- メール：huishuy@bjmu.edu.cn
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Ming Ni, MD
- 電話番号：13884794867
- メール：sdyingxiang2017@163.com
研究場所
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Beijing
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Beijing、Beijing、中国、010
- 募集
- Peking University Third Hospital
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コンタクト：
- Huishu Yuan, Dr
- メール：huishuy@bjmu.edu.cn
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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
はい
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
From September 2018 to September 2020, patients underwent ankle MRI examination in the Department of Radiology, the Third Hospital of Peking University.
説明
Inclusion Criteria:
- Without any treatment before imaging examination;
- MR of ankle joint was performed within 3 months before operation and the image quality was good;
- Arthroscopic operation was performed in our hospital and the operation records were complete.
Exclusion Criteria:
- history of ankle surgery, history of cancer or previous fractures.
- Unclear image, serious artifact or incomplete clinical data.
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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Normal control group-Grade 0
Arthroscopic examination of the ankle joint was normal, and the ligament was intact without injury or tear.
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The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object
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Ligament injury -Grade 1
Arthroscopic examination of the ankle joint showed ligament degeneration or injury, but no local or complete tear.
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The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object
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Ligament tear-Grade 2
Arthroscopy of the ankle joint revealed partial or complete loss of ligaments.
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The results of hip arthroscopy were taken as the gold standard, and MRI examination was taken as the research object
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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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Deep Learning of Anterior Talofibular Ligament: Comparison of Different Models
時間枠：2021.1-2022.3.1
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The model of deep learning was obtained for diagnosis and grading of anterior fibular ligament and compared with the doctors of different grades.
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2021.1-2022.3.1
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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)
2021年1月1日
一次修了 (予想される)
2021年12月30日
研究の完了 (予想される)
2022年3月30日
試験登録日
最初に提出
2021年6月28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8日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2021年7月8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
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- M2020460
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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