Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Vroege intelligente diagnose van ledemaatvervorming bij kinderen door AI en kliniektoepassing

19 februari 2025 bijgewerkt door: Children's Hospital of Fudan University

De studies naar vroege intelligente diagnose van ledemaatvervorming bij kinderen door AI en kliniektoepassing

De ledemaatvervorming bij kinderen omvat aangeboren ledemaat -misvormingen of verkregen door de schade van epifysaire plaat die veroorzaakt door tumor, ontsteking en trauma. Vanwege de complexiteit van de ziekte zelf, snelle dynamische ontwikkeling en de kenmerken van de groei en ontwikkeling van kinderen, veranderen de misvormingen voortdurend. Bovendien heeft het ernstige gebrek aan klinische diagnose- en behandelingsmiddelen bij de afdeling pediatrische orthopedie geleid tot de verkeerde diagnose en onjuiste behandeling van de misvormingen van kinderen. Het is dus noodzakelijk om een ​​intelligente manier te vinden om de arts te helpen bij de vroege diagnose van de misvorming van de ledematen en een goede behandeling bij kinderen te bieden.

Studie Overzicht

Toestand

Nog niet aan het werven

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

De extractie en toepassing van grote gegevens van de misdrijf van kinderen, intelligente labeling van beeldgegevens, precieze positionering en het perfectioneren van de anatomische gegevens van de misdrijven van kinderen. Stapsgewijze toezicht om de nauwkeurigheid van de diagnose te verbeteren. Realiseer een intelligent rapport voor het genereren van rapport dat de achtergrondinformatie combineert, stelt een end-to-end op Hulpdiagnose en behandelingsvoorstel Demonstratie Toepassingssysteem; Realiseer een volledige reeks kunstmatige intelligentie -oplossingen voor skeletafwijkingen van kinderen, vroege screening en diagnose van kinderen en vormt een intelligent verwijzingssysteem van de misvormingen van kinderen.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

9000

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

Niet ouder dan 18 jaar (Kind, Volwassen)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Kinderen met ledemaatvervorming

Beschrijving

Inclusiecriteria:

Kinderen met ledemaatvervorming

Uitsluitingscriteria:

Kinderen zonder ledemaatvervorming

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
Ledemaatvervorming Kinderen
de beeldvorming van de diagnose van ledematen door AI
Ander: Geen interventies
Het is een observationele studie. Geen interventies.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Misvormingsdetectie
Tijdsspanne: Bij inschrijving
Het is een binaire variabele (1/0). De radiografische kenmerken van kinderen zouden worden geëvalueerd door kunstmatige intelligentie. Als de vervorming werd gedetecteerd, zou variabele worden ingesteld in 1.
Bij inschrijving

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Children's Hospital of Fudan University

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Bo Ning, PhD, Children's Hospital of Fudan University

Publicaties en nuttige links

De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.

Algemene publicaties

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Geschat)

1 maart 2025

Primaire voltooiing (Geschat)

1 september 2026

Studie voltooiing (Geschat)

1 december 2027

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

22 augustus 2020

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

22 augustus 2020

Eerst geplaatst (Werkelijk)

26 augustus 2020

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

25 maart 2025

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

19 februari 2025

Laatst geverifieerd

1 februari 2025

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • ningbo1528

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren