디지털 이형학 프로젝트
머신러닝 기법을 이용한 안면사진을 통한 다운증후군 검출 원문보기 KCI 원문보기 인용
이 연구에서 연구자들은 CAD(Computer-Aided Diagnostic)라는 도구인 안면 기형에 대한 사진을 사용하여 다운 증후군을 감지하는 새로운 방법을 제안합니다. 이 방법을 검증한 후 이 기술은 다른 이형 증후군을 감지하는 데 도움이 되는 유사한 기능을 수행하도록 확장될 것입니다.
사진 및 이미지 분석을 사용함으로써 이 자동 평가 도구는 진단율을 향상시키고 적시에 기형학자를 위한 원격 비침습적 진단 평가를 허용할 수 있습니다.
연구 개요
상세 설명
이 연구에서 조사자들은 컴퓨터 지원 진단(CAD)이라는 도구인 안면 기형에 대한 사진을 사용하여 다운 증후군을 감지하는 새로운 방법을 제안합니다. 얼굴 특징을 표현하기 위해 Contourlet 변환과 로컬 이진 패턴을 기반으로 한 로컬 텍스처 특징을 조사합니다. 그런 다음 서포트 벡터 머신 분류기를 사용하여 정상 사례와 비정상 사례를 구별합니다. 정확도, 정밀도 및 재현율은 방법을 평가하는 데 사용됩니다. 이 방법을 검증한 후 이 기술은 다른 이형 증후군의 감지를 지원하는 유사한 기능을 수행하도록 확장될 것입니다.
사진 및 이미지 분석을 사용함으로써 이 자동 평가 도구는 진단율을 향상시키고 적시에 기형학자를 위한 원격 비침습적 진단 평가를 허용할 수 있습니다.
연구 유형
등록 (예상)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Kevin Cleary, PhD
- 전화번호: 202 476 3809
- 이메일: kcleary@childrensnational.org
연구 연락처 백업
- 이름: Marius Linguraru, PhD
- 전화번호: 202 476 3059
- 이메일: MLingura@childrensnational.org
연구 장소
-
-
District of Columbia
-
Washington, District of Columbia, 미국, 20010
- 모병
- Children's National
-
연락하다:
- Kevin Cleary, PhD
- 전화번호: 202 476 3809
- 이메일: kcleary@childrensnational.org
-
연락하다:
- Sara Alyamani, BS
- 전화번호: 202-476-6099
- 이메일: salyaman@childrensnational.org
-
수석 연구원:
- Kevin Cleary, PhD
-
부수사관:
- Marius Linguraru, PhD
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
- 다운 증후군을 가진 소아 주제.
- 다운 증후군이 있는 피험자의 건강한 소아 형제자매 및/또는 대조군으로 사용할 다른 유전적 추천을 가진 다른 개인.
- 피험자는 18세 미만이어야 합니다.
제외 기준:
- 18세 이상 피험자.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 건강 서비스 연구
- 할당: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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활성 비교기: 다운 증후군
다운 증후군이 있는 18세 미만 개인의 사진
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사진을 분석하는 컴퓨터 기반 프로그램(컴퓨터 지원 진단(CAD) 소프트웨어)
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활성 비교기: 대조군
유전적 추천(다운 증후군 아님)이 있는 18세 미만 개인 또는 다운 증후군 어린이의 건강한 형제자매 사진
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사진을 분석하는 컴퓨터 기반 프로그램(컴퓨터 지원 진단(CAD) 소프트웨어)
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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CADe(Computer-Aided Detection) 도구로 정확하게 평가한 다운증후군 참가자 수
기간: 5 년
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이 연구는 90% 정확도 수준에서 유전 증후군이 있는 어린이를 위한 컴퓨터 지원 탐지(CADe) 도구의 정확도를 달성하는 데 필요한 매개변수를 조사하기 위해 증후군 및 비증후군 사례의 사진 데이터를 등록하고 분석할 것입니다.
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5 년
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CADe(Computer-Aided Detection) 도구로 정확하게 평가한 다운증후군 참가자 수
기간: 5 년
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이 연구는 증후군 및 비증후군 사례의 사진 데이터를 등록하고 분석하여 유전 증후군이 있는 아동을 위한 컴퓨터 지원 탐지(CADe) 도구의 정확도를 95% 수준으로 달성하는 데 필요한 매개변수를 조사할 것입니다.
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5 년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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CADe(Computer-Aided Detection) 도구로 정확하게 평가한 다른 이형 증후군이 있는 참가자 수
기간: 5 년
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이 연구는 90% 정확도 수준에서 유전 증후군이 있는 어린이를 위한 컴퓨터 지원 탐지(CADe) 도구의 정확도를 달성하는 데 필요한 매개변수를 조사하기 위해 증후군 및 비증후군 사례의 사진 데이터를 등록하고 분석할 것입니다.
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5 년
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CADe(Computer-Aided Detection) 도구로 정확하게 평가한 다른 이형 증후군이 있는 참가자 수
기간: 5 년
|
이 연구는 증후군 및 비증후군 사례의 사진 데이터를 등록하고 분석하여 유전 증후군이 있는 아동을 위한 컴퓨터 지원 탐지(CADe) 도구의 정확도를 95% 수준으로 달성하는 데 필요한 매개변수를 조사할 것입니다.
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5 년
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공동 작업자 및 조사자
스폰서
수사관
- 수석 연구원: Kevin Cleary, PhD, Children's National
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (추정)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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