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- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT03773458
척추 측만증의 대규모 스크리닝을 위한 인공 시스템의 유용성 검증
2018년 12월 10일 업데이트: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
후방영상을 이용한 척추측만증 대규모 스크리닝을 위한 인공시스템의 효용성 검증
전통적인 학교 척추측만증 선별 접근법은 불필요한 추천과 과도한 비용으로 인해 여전히 논란의 여지가 있습니다.
딥 러닝 알고리즘은 여러 질병을 감지하는 강력한 도구임이 입증되었습니다. 그러나, 척추측만증 스크리닝에 이러한 방법을 적용하려면 추가 평가 및 검증이 필요합니다.
여기에서 연구자들은 옷을 벗은 등 이미지를 사용하여 척추 측만증을 자동으로 선별하는 인공 시스템을 개발하고 진단 시스템이 인간 의사의 단점을 상쇄할 수 있는지 검증하기 위해 임상 시험을 수행합니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (실제)
500
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, 중국, 510000
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
10년 (성인, 어린이)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
포함 기준:
- 1. 환자는 치료 전 등 사진과 전체 척추(C7-S1) 스탠딩 X-레이 또는 초음파 이미지(건강한 인구의 경우)를 모두 포함했습니다. 2. 모든 문서는 육안으로 식별할 수 있을 정도로 선명해야 합니다. 3. 뒷면 사진과 동시에 찍은 사진(1개월 초과 불가) 4.환자는 임상사진상 특발성 척추측만증으로 판단되었다.
제외 기준:
- 1. 환자는 신경섬유종증에 대한 카페오레 반점, 거미 손가락, 등의 비정상적인 털 반점, 골반 기울기, 다리 불일치 등과 같은 트렁크의 명백한 이상 특징에 대해 비특발성 척추 측만증으로 간주되었습니다. 2.뒷면 사진과 X-ray 또는 초음파 검사 사이의 소요시간이 1개월 이상인 경우 3.임상 사진과 영상이 선명하지 않았다. 4. 전체 척추를 포함하지 않는 X-선 필름 또는 초음파 이미지(C7-S1).
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: NA
- 중재 모델: 단일_그룹
- 마스킹: 없음
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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다른: AI 테스트 대상 환자.
장치: 척추측만증 선별을 위한 인공 시스템
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후방 영상으로 척추측만증 평가하는 인공지능
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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지능형 시력 진단 시스템의 정확, 착오 및 미스 감지 비율.
기간: 최대 5년
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최대 5년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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 (실제)
2018년 6월 1일
기본 완료 (실제)
2018년 7월 30일
연구 완료 (실제)
2018년 7월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2018년 12월 10일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2018년 12월 10일
처음 게시됨 (실제)
2018년 12월 12일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2018년 12월 12일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2018년 12월 10일
마지막으로 확인됨
2018년 12월 1일
추가 정보
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