흉부 X선을 이용한 코로나19와 인플루엔자 폐렴 감별을 위한 인공지능 알고리즘 (AI-COVID-Xr)
2020년 4월 23일 업데이트: Professor Adrian Covic
흉부 X선 검사를 사용하여 응급실에서 COVID-19와 인플루엔자 폐렴을 구별하기 위한 인공 지능 알고리즘(CNN)의 이점
이 프로젝트는 코로나바이러스 감염 COVID 19의 호흡기 증상(발열, 기침, 근육통)이 의심되는 환자의 응급실(분류 분류)에서 흉부 방사선 사진을 스캔하기 위해 인공 지능(이미지 식별) 알고리즘, 특히 CNN(회선 신경망)을 사용하는 것을 목표로 합니다.
목적은 Covid-19 폐렴과 인플루엔자를 흉부 엑스레이를 기반으로 구별하는 소프트웨어 솔루션을 만들고 검증하는 것입니다.
연구 개요
상태
알려지지 않은
상세 설명
이 프로젝트는 인공 지능(이미지 식별) 알고리즘을 사용하는 것을 목표로 합니다.
- 특히 코로나바이러스 감염 COVID 19의 호흡기 증상(발열, 기침, 근육통)이 의심되는 환자의 응급실(분류 분류)에서 흉부 방사선 사진을 스캔하기 위한 컨볼루션 신경망(CNN);
- 목표는 Covid-19 폐렴과 인플루엔자 사이의 흉부 X-레이를 기반으로 구별하는 소프트웨어 솔루션을 만들고 검증하는 것입니다.
- 이 소프트웨어는 COVID-19 폐렴 및/또는 독감 폐렴이 있거나 없는 환자의 X-Ray를 도입하여 훈련됩니다.
- COVID-19 폐렴 가능성을 예측하기 위해 동일한 AI 알고리즘이 향후 X-Ray 스캔에서 실행될 것입니다.
연구 유형
관찰
등록 (예상)
200
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Iaşi, 루마니아, 700503
- 모병
- University of Medicine and Pharmacy Gr T Popa
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연락하다:
- Alexandru Burlacu, MD, PhD
- 전화번호: 0040744488580
- 이메일: alexandru.burlacu@umfiasi.ro
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수석 연구원:
- Alexandru Burlacu, MD, PhD
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London, 영국
- 모병
- Department of Cardiology at Chelsea and Westminster NHS hospital
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연락하다:
- Emmanuel Ako, MD, PhD
- 전화번호: +447932970131
- 이메일: e.ako@ucl.ac.uk
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수석 연구원:
- Emmanuel Ako, MD, PhD
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Cremona, 이탈리아, 26100
- 모병
- U.O. Multidisciplinare di Patologia Mammaria e Ricerca Traslazionale; Dipartimento Universitario Clinico di Scienze Mediche, Chirurgiche e della Salute Università degli Studi di Trieste
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연락하다:
- Daniele Generali, MD, PhD
- 전화번호: +390372408042
- 이메일: dgenerali@units.it
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수석 연구원:
- Daniele Generali, MD, PhD
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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
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
COVID-19 감염이 의심되는 인플루엔자 증상으로 기침, 발열, 근육통을 동반하여 응급실에 내원하는 모든 환자
설명
포함 기준:
- 독감 유사 증상: 근육통, 기침, 발열, 가래
- 흉부 엑스레이
- COVID-19 생물학적 테스트
제외 기준:
- 환자 거부
- 불확실한 방사선 사진
- 불확실한 테스트 결과
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 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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증상이 있는 환자
우리의 목표는 응급실/분류 분류에 오는 인플루엔자/호흡기 바이러스 증상이 있는 환자의 폐 방사선 사진에서 실행될 수 있는 인공 지능 알고리즘을 식별하는 것입니다.
이 알고리즘은 COVID-19 검사를 통해 정확도가 검증된 COVID-19 환자와 인플루엔자 폐렴 환자의 방사선 사진을 식별하는 것을 목표로 합니다.
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흉부 엑스레이; AI CNN; 결과
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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COVID-19 양성 엑스레이
기간: 6 개월
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흉부 엑스레이에서 폐렴이 있고 COVID 19 양성인 참가자 수
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6 개월
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COVID-19 음성 엑스레이
기간: 6 개월
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흉부 엑스레이에서 폐렴이 있고 COVID 19 음성인 참가자 수
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6 개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Alexandru Burlacu, Lecturer, University of Medicine and Pharmacy Gr T Popa - Iasi
- 수석 연구원: Radu Dabija, Lecturer, University of Medicine and Pharmacy Gr T Popa - Iasi
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)
2020년 3월 18일
기본 완료 (예상)
2020년 8월 16일
연구 완료 (예상)
2020년 8월 18일
연구 등록 날짜
최초 제출
2020년 3월 17일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2020년 3월 17일
처음 게시됨 (실제)
2020년 3월 18일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2020년 4월 27일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2020년 4월 23일
마지막으로 확인됨
2020년 4월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 0110
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
예
IPD 계획 설명
예, 관심 있는 모든 과학자와 알고리즘 코드 및 결과를 기꺼이 공유하겠습니다(금전적 이해 관계 없음).
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
- ICF
- ANALYTIC_CODE
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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