뼈 신티그래피 스캔에서 전이성 뼈 질환의 자동 감지
2023년 3월 16일 업데이트: Maastricht University
뼈 신티그래피 스캔에서 전이성 뼈 질환 검출을 위한 의사의 판독 정확도와 딥러닝 알고리즘을 비교하는 In Silico 임상 시험.
뼈 신티그래피 스캔은 핵의학에서 많이 사용되는 2차원 의료 이미지입니다.
스캔은 높은 감도로 뼈 대사의 변화를 감지하지만 근본적인 원인에 대한 특이성이 부족합니다.
따라서 근본 원인을 확인하려면 추가 영상 촬영이 필요합니다.
이 연구의 목적은 딥 러닝이 뼈 신티그래피 스캔을 기반으로 임상 결정을 향상시킬 수 있는지 여부를 조사하는 것입니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (실제)
2365
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Limburg
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Maastricht, Limburg, 네덜란드, 6229ER
- Maastricht 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
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
참여 센터 중 어느 곳에서든 뼈 신티그라피를 받는 징후가 있는 모든 환자.
설명
포함 기준:
- 2010-2018년 사이에 방사선학적 보고가 가능한 골신티그래피 스캔을 받은 환자
제외 기준:
- 뼈 스캔 또는 해당 방사선 보고서의 부족
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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BS-UKA
RTWH Aachen 대학 병원에서 2010년에서 2018년 사이에 뼈 신티그래피 스캐닝을 받았고 전이성 뼈 질환의 유무를 나타내는 뼈 스캔 보고서가 있는 환자.
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목표는 딥 러닝 알고리즘이 높은 정확도와 특이도로 뼈 전이를 감지할 수 있는지 여부를 조사하는 것입니다.
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BS-나무르
2010~2018년 나무르 대학병원에서 골신티그래피 스캐닝을 시행하고 전이성 골질환 유무를 나타내는 골스캔 소견서가 있는 환자.
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목표는 딥 러닝 알고리즘이 높은 정확도와 특이도로 뼈 전이를 감지할 수 있는지 여부를 조사하는 것입니다.
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BS-올보르
2010년에서 2018년 사이 Aalborg 대학 병원에서 뼈 신티그래피 스캐닝을 받았고 전이성 뼈 질환의 유무를 나타내는 뼈 스캔 보고서가 있는 환자.
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목표는 딥 러닝 알고리즘이 높은 정확도와 특이도로 뼈 전이를 감지할 수 있는지 여부를 조사하는 것입니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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지상 실측과 비교한 DL 알고리즘의 분류 성능
기간: 2021년 6월
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성능 측정 보고(곡선 아래 영역, 정확도, 특이성 등)
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2021년 6월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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DL 알고리즘의 분류 성능과 의사의 분류 성능 비교
기간: 2021년 6월
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McNemar 통계 테스트를 사용하여 유효성 검사 데이터의 하위 집합에 대한 Dr 대 AI(이분법 변수: 정확함 대 정확하지 않음) 진단의 정확성
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2021년 6월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 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)
2021년 3월 10일
기본 완료 (실제)
2021년 12월 30일
연구 완료 (실제)
2021년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2021년 4월 19일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2021년 10월 25일
처음 게시됨 (실제)
2021년 11월 8일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 3월 20일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 3월 16일
마지막으로 확인됨
2023년 3월 1일
추가 정보
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