이 페이지는 자동 번역되었으며 번역의 정확성을 보장하지 않습니다. 참조하십시오 영문판 원본 텍스트의 경우.

딥러닝과 자기공명을 이용한 PHN 환자의 병리학적 DRG 자동 검출 및 진단

2024년 3월 5일 업데이트: Xianwei Zhang，MD, Huazhong University of Science and Technology
여기서, 본 연구에서는 딥러닝을 기반으로 PHN 환자의 병변 DRG를 검출하고 진단하는 자동화 시스템을 개발하는 것을 목표로 했습니다. 본 연구에서는 2021년 1월부터 2022년 2월까지 우리 영상의학과에서 자기공명 신경영상 검사를 받은 대상포진후 신경통 환자 전체의 DRG 영상을 후향적으로 분석하였다. 이미지 후처리 후 YOLO(You Only Look Once) 버전 8이 대상 알고리즘 모델로 선택되었습니다. 모델 성능은 정밀도, 재현율, 평균 정밀도, 평균 평균 정밀도 및 F1 점수와 같은 지표를 사용하여 평가되었습니다.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

우리의 이전 연구에서는 대상포진후 신경통(PHN) 환자와 건강한 대조군의 병변이 있는 등근 신경절(DRG)의 영상화 사이의 거시적 및 현미경적 측면의 차이를 확인했습니다. 또한, 우리 연구에서는 병변이 있는 피부의 국소화는 임상 실습에서 고전적인 방법이지만 자기공명영상(MRI)에서 관찰되는 병변이 있는 DRG와는 여전히 일정 비율의 불일치가 있음이 밝혀졌습니다. 이는 PHN 환자에서 병변이 있는 DRG를 진단하는 데 MRI가 중요한 가치가 있음을 시사합니다. 대상포진 신경통 환자의 경우 MRI를 통해 병변이 있는 DRG를 명확하게 식별하는 것이 더욱 중요합니다. 그러나 DRG 병변의 크기가 작고 형태가 다양하기 때문에 MRI를 통해 병변이 있는 DRG를 진단하려면 신경해부학과 영상에 대한 전문 지식이 필요하므로 임상 실무자에게는 어려운 일입니다. 병변이 있는 DRG를 신속하고 정확하게 식별하는 것은 신경병증성 통증의 필수 치료 목표로 작용하므로 중재적 치료에 매우 중요합니다.

YOLO(You Only Look Once) 알고리즘 시리즈는 현재 YOLOv1-YOLOv8을 포함하여 단일 단계 실시간 객체 감지 알고리즘으로 널리 사용됩니다. 감지 속도가 매우 빠르기 때문에 실시간 물체 감지가 가능합니다. YOLOv5 및 YOLOv8은 이제 자율 주행, 비디오 감시 및 객체 추적과 같은 다양한 애플리케이션에 광범위하게 사용됩니다[66,67]. 더욱이 YOLO 시리즈는 종양 및 관절낭 병변 검출을 포함한 의료 분야에서 점점 더 많이 적용되고 있으며, 우수한 정확도, 재현율 및 검출 효율성을 입증하고 있습니다[68]. 본 연구에서는 YOLOv8 알고리즘을 활용하여 빠르고 정확한 객체 감지 모델을 개발하는 동시에 성능을 평가하는 것을 목표로 합니다. 이 모델을 사용하여 실시간 대상포진 후 신경통에서 병변이 있는 후근 신경절(DRG)을 감지하는 타당성과 효율성을 검증하고, 임상 실무자에게 조기 진단을 위한 기초를 제공하고 병변이 있는 DRG의 신속하고 정확한 위치 파악을 가능하게 하고자 합니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

41

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 중국
      • Wuhan, 중국
        • Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, 중국, 430030
        • Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology

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

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

2021년 1월부터 2022년 2월까지 저희 병원 영상의학과에서 자기공명신경영상검사를 받은 대상포진후 신경통 환자입니다.

설명

포함 기준:

  • 18세 이상의 환자;
  • 피부 병변 위에 딱지가 생긴 후에도 1개월 이상 계속해서 통증을 느끼는 대상포진 환자
  • 뚜렷한 후근 신경절(DRG) 병변을 보여주는 선명한 MRI 이미지.

제외 기준:

  • 다발성 골수종, 당뇨병, 갑상선 질환 등 다발신경병증을 유발할 수 있는 중증의 전신성, 대사성, 신경계 질환이 있는 환자
  • 정신 질환, 기타 만성 통증 질환 또는 약물 남용의 병력이 있는 환자;
  • 흉부 또는 허리 수술의 병력이 있고 통증의 병력이 있는 환자
  • 이미징 또는 불분명한 이미지 디스플레이에 아티팩트가 존재합니다.
  • 다른 조직에 의해 가려진 표적 이미지.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
딥러닝 기반 PHN 환자의 병변 DRG 검출 및 진단 자동화 시스템 개발
기간: 202310-202402
YOLO(You Only Look Once) 버전 8이 타겟 알고리즘 모델로 선정되었습니다.
202310-202402

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Huazhong University of Science and Technology

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)

2023년 10월 1일

기본 완료 (실제)

2024년 1월 31일

연구 완료 (실제)

2024년 1월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 2월 16일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 2월 16일

처음 게시됨 (실제)

2024년 2월 23일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (추정된)

2024년 3월 6일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 3월 5일

마지막으로 확인됨

2024년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

기타 연구 ID 번호

  • deep learning

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

딥 러닝에 대한 임상 시험

유사한 임상시험 검색

스폰서 및 공동 작업자

건강 상태

약물 개입

CROs by country

CROs in Trinidad & Tobago

정황

희귀 질병

약물 개입

식이 보충제

스폰서 / 협력자

위치

구독하다