이 페이지는 자동 번역되었으며 번역의 정확성을 보장하지 않습니다. 참조하십시오 영문판 원본 텍스트의 경우.

딥러닝 보조 고환 부속기 비틀림의 초음파 진단 및 위치 확인

2025년 12월 24일 업데이트: Ying Jiang

심층 학습 보조 고환 부속기 비틀림의 초음파 진단 및 국소화: 다기관 후향적 검증 연구

초음파 데이터는 주 센터와 여섯 개의 다른 하위 센터에서 후향적으로 수집되었습니다. 임상 진단 결과와 결합하여, 데이터 라벨링은 풍부한 임상 경험을 가진 의사들에 의해 완료되었습니다.

이 연구에서는 탐지 네트워크로 YOLOv11을 채택하였으며, 이는 합성곱 주의 메커니즘(공간 합성곱 블록 주의 모듈, 즉 Spatial CBAM)과 자기 주의 메커니즘(예: Attention Convolution Mixer, ACMix)과 통합되었습니다. 주 센터의 데이터셋은 훈련, 검증 및 테스트 하위 집합으로 분할되었으며, 모델은 각각 이들에 대해 훈련, 검증 및 테스트되었습니다; 하위 센터의 데이터셋에 대해 추가 검증이 수행되었습니다. 한편, 네 명의 의사가 두 가지 진단 방법(독립 진단 및 인공 지능(AI) 보조 진단)을 사용하여 하위 센터의 초음파 데이터를 해석하도록 배정되었으며, 이 두 접근법의 진단 정확도를 추가로 비교하였습니다. 주 센터 훈련 세트의 환자 치료 방법을 수집 및 학습하고, 하위 센터 데이터셋의 환자 치료 방법을 예측하며, AI가 예측한 수술 비율과 실제 수술 비율을 비교함으로써 모델의 효능을 검증하였습니다.

연구 개요

상태

상태

현재 모집 상태 또는 확장 액세스 상태를 나타냅니다.
아직 모집하지 않음

정황

정황

연구 중인 질병, 장애, 증후군, 질환 또는 부상입니다. ClinicalTrials.gov에서 조건에는 수명, 삶의 질 및 건강 위험과 같은 기타 건강 관련 문제도 포함될 수 있습니다.

상세 설명

초음파 데이터는 주요 센터와 여섯 개의 다른 하위 센터에서 후향적으로 수집되었습니다. 임상 진단 결과와 결합하여, 데이터 라벨링은 풍부한 임상 경험을 가진 의사들에 의해 완료되었습니다.

본 연구에서는 탐지 네트워크로 YOLOv11을 채택하였으며, 이는 합성곱 주의 메커니즘(공간 합성곱 블록 주의 모듈, 즉 Spatial CBAM)과 자기 주의 메커니즘(예: Attention Convolution Mixer, ACMix)과 통합되었습니다. 주요 센터의 데이터셋은 훈련, 검증, 테스트 하위 집합으로 분할되었으며, 각각 모델이 훈련, 검증, 테스트되었습니다; 하위 센터의 데이터셋에 대해 추가 검증이 수행되었습니다.한편, 네 명의 의사가 두 가지 진단 방법(독립 진단과 인공지능(AI) 보조 진단)을 사용하여 하위 센터의 초음파 데이터를 해석하도록 배정되었으며, 이 두 접근법의 진단 정확도를 추가로 비교하였습니다.주요 센터 훈련 세트의 환자 치료 방법을 수집하고 학습하여, 하위 센터 데이터셋의 환자 치료 방법을 예측하고, AI가 예측한 수술 비율과 실제 수술 비율을 비교함으로써 모델의 효능을 검증하였습니다.

연구 유형

연구 유형

임상 연구의 특성을 설명합니다. 연구 유형에는 중재 연구(임상 시험이라고도 함), 관찰 연구(환자 등록 포함) 및 확장된 액세스가 포함됩니다.
관찰

등록 (추정된)

등록

임상 연구의 참가자 수. "예상" 등록은 연구원이 연구에 필요한 참가자의 목표 수입니다.
2000

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 연락처

임상 연구를 위한 등록 질문에 답변할 수 있는 사람의 이름과 연락처 정보. 연구가 수행되는 각 위치에는 이러한 질문에 더 잘 대답할 수 있는 특정 연락처가 있을 수 있습니다.

연구 연락처 백업

연구 장소

  • 중국
    • Zhejiang
      • Hangzhou, Zhejiang, 중국, 310000
        • Children's Hospital of Zhejiang University School of Medicine
        • 연락하다:
        • 연락하다:
          • Jingjing Ye, PHD Degree
          • 전화번호: 86-13868174280
        • 수석 연구원:
          • Ying Jiang, Master Degree

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

자격 기준

임상 연구에 참여하고자 하는 사람들이 충족해야 하는 주요 요구 사항 또는 그들이 가져야 할 특성. 자격 기준은 포함 기준(사람이 연구에 참여하는 데 필요함)과 제외 기준(사람이 참여하지 못하게 하는 것)으로 구성됩니다. 적격성 기준 유형에는 연구가 건강한 지원자를 받아들이는지, 연령 또는 연령 그룹 요구 사항이 있는지 또는 성별에 따라 제한되는지가 포함됩니다.

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

나이 ≤ 18세, 급성 음낭 통증(≤ 24시간)으로 초음파 검사를 받은

설명

포함 기준:

  1. 나이 ≤ 18세
  2. 급성 음낭 통증(≤ 24시간)으로 초음파 검사를 받은 환자
  3. 고환 부속기 염전(TAT)으로 임상적으로 진단된 환자

제외 기준:

  1. 초음파 화질이 불량한 경우(고환 구조를 확인할 수 없음)
  2. 임상 자료가 불완전한 경우(고환 부속기 염전[TAT] 진단을 확인할 수 없음)

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트

그룹/코호트

생물 의학 또는 건강 결과에 대해 평가되는 관찰 연구의 참가자 그룹 또는 하위 그룹입니다.
고환 부속기 염전 그룹
환경 고환 부속기 비틀림으로 진단된 환자
고환 염전 그룹
고환 염전 진단을 받은 환자
부고환염 그룹
부고환염으로 진단된 환자
정상군
환자의 부고환 부속기 비틀림, 고환 비틀림, 부고환염이 없으며 음낭은 정상입니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

주요 결과 측정

임상 연구 프로토콜에서 개입/치료의 효과를 평가하는 데 가장 중요한 계획된 결과 측정. 대부분의 임상 연구에는 하나의 주요 결과 측정이 있지만 일부는 둘 이상입니다.
결과 측정
측정값 설명
기간
딥러닝 모델의 정확도는 네 가지 조건을 검증합니다: 부고환염; 고환 염전; 부고환염 및 정상 상태
기간: 이미지 입력부터 결과 생성까지 24시간이 소요될 것으로 예상됩니다
딥러닝 모델의 정확도는 네 가지 조건을 검증합니다: 부고환염; 고환 비틀림; 부고환염 및 정상 상태
이미지 입력부터 결과 생성까지 24시간이 소요될 것으로 예상됩니다

2차 결과 측정

2차 결과 측정

임상 연구 프로토콜에서 개입의 효과를 평가하기 위한 1차 결과 측정만큼 중요하지는 않지만 여전히 관심이 있는 계획된 결과 측정입니다. 대부분의 임상 연구에는 하나 이상의 2차 결과 측정이 있습니다.
결과 측정
기간
급성 음낭통을 가진 참가자 수
기간: 등록 시작부터 종료까지 예상 기간은 5개월입니다.
등록 시작부터 종료까지 예상 기간은 5개월입니다.
임상의가 고환부속기 염전을 진단하고 위치를 파악하는 정확도
기간: 임상의가 진단하고 위치를 파악하기 시작하는 시점부터 끝날 때까지 15일이 소요될 것으로 예상됩니다
임상의가 진단하고 위치를 파악하기 시작하는 시점부터 끝날 때까지 15일이 소요될 것으로 예상됩니다
고환 부속기 염전의 치료 방식(보존적 치료 또는 수술)을 예측하는 딥러닝 모델의 정확도
기간: 고환 부속기 염전 치료 예측을 딥러닝 모델로 시작하여 끝내는 데까지 24시간이 소요될 것으로 예상됩니다.
고환 부속기 염전 치료 예측을 딥러닝 모델로 시작하여 끝내는 데까지 24시간이 소요될 것으로 예상됩니다.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

스폰서

연구를 시작하고 연구에 대한 권한과 통제권을 가진 조직 또는 사람.
Ying Jiang

수사관

수사관

임상 연구에 참여하는 연구원. 관련 용어에는 사이트 주임 조사관, 사이트 하위 조사자, 연구 의자, 연구 책임자 및 연구 주임 조사관이 포함됩니다.
  • 연구 책임자: Jingjing Ye, Phd Degree, Zhejiang University School of Medicine Children's Hospital

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (추정된)

연구 시작

첫 번째 참가자가 임상 연구에 등록된 실제 날짜입니다. "예상" 연구 시작 날짜는 연구자가 연구 시작 날짜가 될 것이라고 생각하는 날짜입니다.
2026년 1월 1일

기본 완료 (추정된)

기본 완료

임상 연구의 마지막 참가자가 1차 결과 측정을 위한 최종 데이터를 수집하기 위해 검사를 받거나 개입을 받은 날짜입니다. 임상 연구가 프로토콜에 따라 종료되었는지 또는 종료되었는지 여부는 이 날짜에 영향을 미치지 않습니다. 완료 날짜가 다른 1차 결과 측정이 둘 이상인 임상 연구의 경우 이 용어는 모든 1차 결과 측정에 대한 데이터 수집이 완료된 날짜를 나타냅니다. "예상" 기본 완료 날짜는 연구원이 연구의 기본 완료 날짜가 될 것이라고 생각하는 날짜입니다.
2026년 5월 1일

연구 완료 (추정된)

연구 완료

임상 연구의 마지막 참가자가 1차 결과 측정, 2차 결과 측정 및 부작용(즉, 마지막 참가자의 마지막 방문)에 대한 최종 데이터를 수집하기 위해 검사를 받거나 중재/치료를 받은 날짜입니다. "예상" 연구 완료 날짜는 연구원이 연구 완료 날짜가 될 것이라고 생각하는 날짜입니다.
2026년 5월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

최초 제출

연구 후원자 또는 연구자가 최초로 ClinicalTrials.gov에 연구 기록을 제출한 날짜. 일반적으로 처음 제출한 날짜와 ClinicalTrials.gov에서 기록을 사용할 수 있는 날짜(첫 게시 날짜) 사이에는 며칠의 지연이 있습니다.
2025년 12월 9일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

QC 기준을 충족하는 최초 제출

연구 스폰서 또는 연구자가 국립 의학 도서관(NLM) 품질 관리(QC) 검토 기준과 일치하는 연구 기록을 처음 제출한 날짜입니다. 의뢰자 또는 조사자는 NLM의 QC 검토 기준이 충족되기 전에 연구 기록을 한 번 이상 수정하고 제출해야 할 수 있습니다. 연구 기록이 NLM QC 검토 기준과 일치하는지 확인하는 것은 후원자 또는 조사자의 책임입니다.
2025년 12월 23일

처음 게시됨 (추정된)

처음 게시됨

National Library of Medicine(NLM) 품질 관리(QC) 검토가 완료된 후 ClinicalTrials.gov에서 연구 기록을 처음 사용할 수 있는 날짜입니다. 일반적으로 연구 후원자 또는 연구자가 연구 기록을 제출한 날짜와 처음 게시된 날짜 사이에는 며칠의 지연이 있습니다.
2025년 12월 24일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

마지막 업데이트 게시됨

ClinicalTrials.gov에서 연구 기록이 변경된 가장 최근 날짜. 연구 후원자 또는 연구자가 변경 사항을 ClinicalTrials.gov에 제출한 시점(마지막 업데이트 제출 날짜)과 마지막 업데이트 게시 날짜 사이에 지연이 있을 수 있습니다.
2025년 12월 31일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

연구 후원자 또는 연구자가 국립 의학 도서관(NLM) 품질 관리(QC) 검토 기준과 일치하는 연구 기록에 대한 변경 사항을 제출한 가장 최근 날짜. 연구 기록이 NLM QC 검토 기준과 일치하는지 확인하는 것은 후원자 또는 조사자의 책임입니다.
2025년 12월 24일

마지막으로 확인됨

마지막으로 확인됨

연구 후원자 또는 조사자가 ClinicalTrials.gov에서 임상 연구에 대한 정보가 정확하고 최신 정보라고 확인한 가장 최근 날짜. 모집 상태가 모집인 연구인 경우; 아직 모집하지 않았습니다. 또는 활성, 비모집이 지난 2년 이내에 확인되지 않은 경우 연구의 모집 상태는 알 수 없음으로 표시됩니다.
2025년 12월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

기타 연구 ID 번호

연구 후원자, 기금 제공자 또는 다른 사람이 임상 연구에 할당한 NCT 번호 이외의 식별자 또는 ID 번호. 이 번호에는 다른 시험 등록의 고유 식별자와 미국 국립보건원(National Institutes of Health) 보조금 번호가 포함될 수 있습니다.
  • CHZhejiangjiangying

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

예

IPD 계획 설명

환자의 초음파 영상 및 기초 데이터

IPD 공유 기간

IPD 및 지원 정보는 2027년 1월 1일부터 한 달 동안 이용 가능합니다.

IPD 공유 액세스 기준

저널 편집자와 심사자, 연구 프로토콜, 이메일을 보내 접근하세요.

IPD 공유 지원 정보 유형

  • 연구_프로토콜

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

쿠키 설정

당사는 당사 웹 사이트에서 최상의 경험을 제공하기 위해 쿠키를 사용합니다. 자세한 내용은 개인 정보 보호 및 쿠키 정책 을주의 깊게 읽어보십시오. ...>>>귀하는 정책에 설명 된대로 귀하의 웹 사이트 또는 컴퓨터에서 쿠키를 삭제하여 언제든지 귀하의 기본 설정을 변경하거나 동의를 철회 할 수 있습니다. 동의하고 아래 "설정 관리"섹션에서 해당 상자를 선택하여 기본 설정을 선택하십시오. 이 웹 사이트의 일부를 사용하기 전에 서비스 약관 을주의 깊게 읽어 보시기 바랍니다.
«설정 관리