흉부 방사선 사진에서 코로나바이러스 질병 2019(COVID-19) 폐렴을 감지하기 위한 컨볼루션 신경망 모델 (RedNeumon)
콜롬비아 칼리에서 코로나바이러스 질병 2019(COVID-19)를 앓고 있는 성인 환자의 바이러스성 폐렴을 감지하기 위한 CNN(Convolutional Neural Network) 모델의 예측 능력
연구 개요
상세 설명
코로나바이러스 질병 2019(COVID-19) 폐렴을 다른 유형의 폐렴과 구별하기 위해 전문 방사선 전문의는 흉부 X-레이(CXR)를 분석하여 중증 급성 호흡기 증후군 코로나바이러스 2(SARS-CoV-2)와 관련된 시각적 방사선 패턴을 식별해야 합니다. 전염병. 다양한 유형의 폐렴에 대해 결과가 유사하기 때문에 어렵습니다.
CXR에서 코로나19를 수동으로 진단하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸리는 과정이기 때문에 딥러닝(DL) 모델을 의료 영상 분석에 적용하는 것이 최근 뜨거운 연구 주제다. 이 작업은 COVID-19 방사선 사진을 감지하기 위해 새로운 CNN(Convolutional Neural Network)을 개발할 것입니다. 바이러스성/세균성 폐렴, COVID-19 폐렴 및 일반 이미지의 세 가지 클래스로 분류된 대규모 흉부 방사선 사진 데이터 세트를 사용합니다. 이 연구는 임상 실습에서 COVID-19 폐렴을 다른 폐렴 및 정상적인 흉부 방사선 사진과 구별하는 데 도움이 되도록 선형 프로젝션 작업에 CNN을 적용하는 새로운 주의 모듈을 통합하는 것을 목표로 합니다.
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Valle Del Cauca
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Cali, Valle Del Cauca, 콜롬비아, 760001
- Fundación Valle del Lili
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- COVID-19 또는 기타 폐렴이 없는 환자의 흉부 방사선 사진은 팬데믹 시작 날짜(2020년 1월) 이전에 촬영했습니다.
- 양성 역전사 중합효소 연쇄 반응(RT-PCR) 및/또는 COVID-19에 대한 항체 및/또는 양성 COVID-19 바이러스 항원의 존재로 확인된 COVID-19 환자의 흉부 방사선 사진.
- 음성 역전사 중합효소 연쇄 반응(RT-PCR) 및 팬데믹 시작일(2020년 1월) 이전에 촬영한 기타 폐렴 진단으로 확인된 COVID-19가 없는 환자의 흉부 방사선 사진
제외 기준:
- 해당 없음
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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COVID-19 흉부 방사선 사진
양성 역전사 중합효소 연쇄 반응(RT-PCR) 및/또는 COVID-19에 대한 항체 및/또는 양성 COVID-19 바이러스 항원의 존재로 확인된 COVID-19 진단을 받은 환자의 X-레이.
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Convolutional Neural Network 모델을 사용하여 각 그룹의 흉부 xray 이미지를 분류합니다.
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기타 폐렴 흉부 방사선 사진
코로나19 이외의 폐렴 진단을 받은 환자의 엑스레이
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Convolutional Neural Network 모델을 사용하여 각 그룹의 흉부 xray 이미지를 분류합니다.
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정상적인 흉부 방사선 사진
폐 실질에 변화가 없는 X-레이
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Convolutional Neural Network 모델을 사용하여 각 그룹의 흉부 xray 이미지를 분류합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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COVID-19(코로나바이러스 질병 2019) 폐렴 흉부 방사선 사진 확인
기간: 8월
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SARS-COV-2 감염에 이차적인 급성 호흡기 질환이 있는 성인 환자의 흉부 방사선 사진에서 바이러스성 폐렴을 감지하기 위한 Convolutional Neural Network 모델의 예측 능력 개발 및 결정.
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8월
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 1805
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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IPD 계획 설명
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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