Artificial Intelligence-assisted Ultrasound Diagnosis of Musculoskeletal Injuries. (ECO-IA)
Artificial Intelligence-assisted Ultrasound Diagnosis of Musculoskeletal Injuries for Physiotherapy, Traumatology and Orthopaedic Practice (ECO-IA).
The proposal combines clinical research in physiotherapy, traumatology and orthopaedics with artificial intelligence, computer vision and health-data science.
연구 개요
상태
상태
상세 설명
ECO-IA is submitted as an individual research project under the "Non-oriented research" modality. The project addresses a relevant gap in clinical musculoskeletal care: ultrasound is widely available, safe, radiation-free and useful for the assessment of tendons, muscles, ligaments and joints, but its diagnostic value depends strongly on operator training, image-acquisition protocol and interpretative experience.
The proposal combines clinical research in physiotherapy, traumatology and orthopaedics with artificial intelligence, computer vision and health-data science. It aims to develop, validate and prepare for clinical translation an AI-based decision-support system capable of assisting healthcare professionals in the identification and characterisation of common musculoskeletal injuries from ultrasound images. This is consistent with the purpose of the call: generating new knowledge while creating opportunities for predoctoral research training.
연구 유형
연구 유형
등록 (추정된)
등록
연락처 및 위치
연구 연락처
연구 연락처
- 이름: JORGE VELÁZQUEZ SAORNIL, PhD.
- 전화번호: 923277100
- 이메일: jvelazquezsa@upsa.es
연구 연락처 백업
- 이름: Jorge Velázquez, PhD.
- 이메일: jvelazquezsa@upsa.es
연구 장소
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Salamanca
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Salamanca, Salamanca, 스페인, 37002
- Universidad Pontificia de Salamanca
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연락하다:
- Jorge Velázquez Saornil, PhD.
- 전화번호: 923277100
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참여기준
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
Patients with musculoskeletal pain affecting tendons, muscles, ligaments or bursae
설명
Inclusion Criteria:
- Patients with musculoskeletal pain affecting tendons, muscles, ligaments or bursae
Exclusion Criteria:
- Patients with severe, acute pain consistent with an open fracture; surgical procedures in the area under examination and diagnosis. Uncooperative patients who do not sign the informed consent form.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: COHORT
- 시간 관점: CROSS_SECTIONAL
그룹/코호트 수
코호트 및 개입
그룹/코호트그룹/코호트 |
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IA Group
Diagnosis by IA |
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Medical Expert Group
Diagnosis by a medical expert |
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Diagnostic imaging
기간: 1 day
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Ability to carry out a medical diagnosis based on imaging findings |
1 day
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공동 작업자 및 조사자
수사관
수사관
- 수석 연구원: Jorge Velázquez Saornil, Principal investigator, Universidad Pontíficia de Salamanca
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Humphries MP, Kaye D, Stankeviciute G, Halliwell J, Wright AI, Bansal D, Brettle D, Treanor D. Development of a multi-scanner facility for data acquisition for digital pathology artificial intelligence. J Pathol. 2024 Sep;264(1):80-89. doi: 10.1002/path.6326. Epub 2024 Jul 10.
- Berezowska S, Cathomas G, Grobholz R, Henkel M, Jochum W, Koelzer VH, Kreutzfeldt M, Mertz KD, Rossle M, Soldini D, Zlobec I, Janowczyk A. Digital image analysis and artificial intelligence in pathology diagnostics-the Swiss view. Pathologie (Heidelb). 2023 Dec;44(Suppl 3):222-224. doi: 10.1007/s00292-023-01262-w. Epub 2023 Nov 21.
- Shafi S, Parwani AV. Artificial intelligence in diagnostic pathology. Diagn Pathol. 2023 Oct 3;18(1):109. doi: 10.1186/s13000-023-01375-z.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
연구 시작
기본 완료 (추정된)
기본 완료
연구 완료 (추정된)
연구 완료
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- UPSA05112026
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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