중국 어린이의 딥러닝 기반 뼈나이 평가 소프트웨어의 진단적 가치 성능 원문보기 KCI 원문보기 인용
높은 정확도와 정밀한 뼈 나이 평가는 다양한 소아 질환의 진단 및 치료 모니터링에 매우 중요합니다. 일반적으로 사용되는 뼈 나이 평가 방법에는 GP 아틀라스, TW3 점수 및 Zhonghua 05가 포함됩니다. GP 방법은 손목 X선 필름과 아틀라스 참조 X선 필름을 비교하는 것입니다. 주요 단점은 강한 주관성과 긴 아틀라스 표준 간격입니다. GP 방법과 달리 TW3 방법은 각 뼈에 등급을 매기고 각 골단 점수를 더하여 뼈 성숙도의 총 점수를 계산하고 해당 최종 뼈 나이 값을 얻는 것입니다. TW3 채점 방법은 비교적 정확하지만 복잡하고 시간이 많이 걸리며 평가자 간에 큰 변동성이 있습니다. 골나이를 보다 효율적이고 정확하게 평가하기 위해서는 컴퓨터 영상 자동인식 기술을 기반으로 한 방법이 이러한 문제점을 극복하는데 도움이 될 수 있다.
본 연구에서는 5개 병원의 1-18세 아동 1,000명을 연구 대상으로 선정하였다. 골연령 기기로 골연령 필름을 촬영한 후 필름 판독 결과와 AI 그룹, 인공 그룹 및 표준 그룹의 평가 시간을 기록합니다. 한 달 후, 인공 그룹은 AI 시스템의 도움으로 1000개의 영화를 재분석하고 평가 시간을 기록합니다. 마지막으로 인공군, AI군, 인공결합 AI군, 표준군의 정확도와 시차를 비교한다.
본 연구의 목적은 가장 진보된 인공지능 딥러닝 골연령 평가 소프트웨어를 사용하여 소아과 의사의 골연령 평가의 정확도와 진단 효율성을 향상시키기 위한 골연령 계측기의 가치를 탐색하는 것이다.
연구 개요
상세 설명
- 연구대상 : 5개 병원에서 골나이 측정을 시행한 1~18세 소아 1,000명의 왼쪽 손목 방사선 사진 선정
- 연구 방법:
2.1 일반 정보: 이름, 성별, 실제 나이, 키, 몸무게, BMI, 인종, 질병 유형 2.2 주요 장비: 인공 지능 X-선 골나이 장비 2.3 스캐닝 방식: 좌측 후방 및 전방 방사선 사진 2.4 골나이 평가 방법 및 그룹 2.4 .1 표준 그룹: Tw3-RUS 및 TW3-CARPAL은 TW3 시스템 교육에서 지정된 5명의 소아과 의사에 의해 왼쪽 뼈 나이 정제를 평가하는 데 사용되었습니다. 태블릿을 읽는 데 시간 제한이 없었습니다. 5명의 의사 평가 결과의 평균값을 최종 참고 기준으로 삼았다.
2.4.2 골연령 평가 그룹화 ① 인공군(5명의 평가자가 골연령을 개별 평가) ② AI군③ 인공+AI군(인공군은 AI 지능형 소프트웨어 평가의 도움으로 골연령 평가) 뼈나이 기기로 골연령 필름 촬영 후 필름 AI 그룹, 인공 그룹 및 표준 그룹의 판독 결과 및 평가 시간이 기록됩니다. 한 달 후, 인공 그룹은 AI 시스템의 도움으로 1000개의 영화를 재분석하고 평가 시간을 기록합니다. 마지막으로 인공군, AI군, 인공결합 AI군, 표준군의 정확도와 시차를 비교한다.
연구 유형
등록 (예상)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Xiaoping Luo, director
- 전화번호: 13387522645
- 이메일: xpluo@tjh.tjmu.edu.cn
연구 장소
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Hubei
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Wuhan, Hubei, 중국
- 모병
- Tongji Hospital Tongji Medical College Of Hust
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연락하다:
- Xiaoping Luo, director
- 전화번호: 13387522645
- 이메일: xpluo@tjh.tjmu.edu.cn
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수석 연구원:
- xiaoping luo, director
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 1~18세 어린이.
- 뼈나이 검사가 필요한 임상진단.
제외 기준:
- 손목 뼈에 금속과 같은 장애물이나 임플란트가 있습니다.
- 골 특성의 관찰에 영향을 미치는 불량한 해상도.
- 여러 가지 이유로 인해 손목의 슈팅 위치가 좋지 않습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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뼈 나이
기간: 한달
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서로 다른 그룹의 뼈 나이 평가 결과 간의 평균 절대 오차(MAE) 및 평균 제곱근 평균 오차(RSME)
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한달
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
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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