Deep-learning voor echografie-classificatie van letsel aan de voorste talofibulaire ligamenten
Deep Learning-gebaseerde echografieclassificatie van letsel aan de voorste talofibulaire ligamenten in China: een retrospectief, multicentrisch, diagnostisch onderzoek
Echografie (VS) is een meer kosteneffectieve, toegankelijke en beschikbare beeldvormingstechniek om letsels aan het voorste talofibulaire ligament (ATFL) te beoordelen in vergelijking met magnetische resonantiebeeldvorming (MRI). De uitdagingen bij het gebruik van deze techniek en de toenemende vraag naar gekwalificeerde radiologen van het bewegingsapparaat (MSK) vertragen echter de diagnose. Met behulp van datasets van meerdere klinische centra wilden we een deep convolutional network (DCNN)-model ontwikkelen en valideren dat de classificatie van ATFL-verwondingen automatiseert met behulp van Amerikaanse beelden, met als doel interpreteerbare hulp te bieden aan radiologen en een nauwkeurigere diagnose van ATFL-verwondingen te vergemakkelijken.
De onderzoekers verzamelden Amerikaanse beelden van ATFL-verwondingen met arthroscopische chirurgieresultaten als referentiestandaard uit 13 ziekenhuizen in heel China. Vervolgens verdeelden de onderzoekers de beelden in trainingsdataset, interne validatiedataset en externe validatiedataset in een verhouding van 8:1:1; de onderzoekers kozen een optimaal DCNN-model om de diagnostische prestaties van het model te testen, inclusief de diagnostische nauwkeurigheid, gevoeligheid, specificiteit en F1-score. Uiteindelijk vergeleken de onderzoekers de diagnostische prestaties van het model met twaalf radiologen op verschillende expertiseniveaus.
Studie Overzicht
Toestand
Interventie / Behandeling
Studietype
Inschrijving (Geschat)
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, China, 100032
- Peking University People's Hospital
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- leeftijd > 18 jaar
- patiënten die in de eerste episode een acute enkelverstuiking hadden gehad en binnen 14 dagen na het letsel een Amerikaans onderzoek hadden ondergaan
- patiënten die een overeenkomstig arthroscopisch operatieresultaat hadden voor classificatie van het ATFL-letsel.
Uitsluitingscriteria:
- patiënten met een voorgeschiedenis van een open enkeltrauma of een operatie aan het enkelgewricht
- er waren weke delen of bottumoren in de enkel
- er was gelijktijdigheid met enige andere reumatoïde artritis
- de beeldkwaliteit was laag of er waren ernstige artefacten (bijvoorbeeld anisotrope artefacten)
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Groep I
milde belastingsblessure van ATFL
|
De toegewezen beelden verkregen van de bijdragende ziekenhuizen zullen opnieuw worden geëvalueerd door twee senior radiologen in ons klinische centrum
|
|
Groep II
gedeeltelijke ligamentscheuren van ATFL
|
De toegewezen beelden verkregen van de bijdragende ziekenhuizen zullen opnieuw worden geëvalueerd door twee senior radiologen in ons klinische centrum
|
|
Groep III
volledige breuk van ATFL
|
De toegewezen beelden verkregen van de bijdragende ziekenhuizen zullen opnieuw worden geëvalueerd door twee senior radiologen in ons klinische centrum
|
|
Groep IV
geavulseerde fracturen
|
De toegewezen beelden verkregen van de bijdragende ziekenhuizen zullen opnieuw worden geëvalueerd door twee senior radiologen in ons klinische centrum
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Om te evalueren of de Amerikaanse beelden in overeenstemming zijn met de ATFL-letselclassificatie van de referentiestandaard
Tijdsspanne: Basislijn
|
De radiologen in ons klinisch centrum zullen opnieuw evalueren of de Amerikaanse beelden in overeenstemming zijn met de classificatie van ATFL-letsel van de referentiestandaard.
|
Basislijn
|
Medewerkers en onderzoekers
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: Jiaan Zhu, Dr, Peking University People's Hospital
Publicaties en nuttige links
Algemene publicaties
- Gribble PA, Bleakley CM, Caulfield BM, Docherty CL, Fourchet F, Fong DT, Hertel J, Hiller CE, Kaminski TW, McKeon PO, Refshauge KM, Verhagen EA, Vicenzino BT, Wikstrom EA, Delahunt E. Evidence review for the 2016 International Ankle Consortium consensus statement on the prevalence, impact and long-term consequences of lateral ankle sprains. Br J Sports Med. 2016 Dec;50(24):1496-1505. doi: 10.1136/bjsports-2016-096189. Epub 2016 Jun 3.
- Colo G, Bignotti B, Costa G, Signori A, Tagliafico AS. Ultrasound or MRI in the Evaluation of Anterior Talofibular Ligament (ATFL) Injuries: Systematic Review and Meta-Analysis. Diagnostics (Basel). 2023 Jul 10;13(14):2324. doi: 10.3390/diagnostics13142324.
- Cao M, Liu S, Zhang X, Ren M, Xiao Z, Chen J, Chen X. Imaging diagnosis for anterior talofibular ligament injury: a systemic review with meta-analysis. Acta Radiol. 2023 Feb;64(2):612-624. doi: 10.1177/02841851221080556. Epub 2022 Mar 27.
- Gao Y, Zeng S, Xu X, Li H, Yao S, Song K, Li X, Chen L, Tang J, Xing H, Yu Z, Zhang Q, Zeng S, Yi C, Xie H, Xiong X, Cai G, Wang Z, Wu Y, Chi J, Jiao X, Qin Y, Mao X, Chen Y, Jin X, Mo Q, Chen P, Huang Y, Shi Y, Wang J, Zhou Y, Ding S, Zhu S, Liu X, Dong X, Cheng L, Zhu L, Cheng H, Cha L, Hao Y, Jin C, Zhang L, Zhou P, Sun M, Xu Q, Chen K, Gao Z, Zhang X, Ma Y, Liu Y, Xiao L, Xu L, Peng L, Hao Z, Yang M, Wang Y, Ou H, Jia Y, Tian L, Zhang W, Jin P, Tian X, Huang L, Wang Z, Liu J, Fang T, Yan D, Cao H, Ma J, Li X, Zheng X, Lou H, Song C, Li R, Wang S, Li W, Zheng X, Chen J, Li G, Chen R, Xu C, Yu R, Wang J, Xu S, Kong B, Xie X, Ma D, Gao Q. Deep learning-enabled pelvic ultrasound images for accurate diagnosis of ovarian cancer in China: a retrospective, multicentre, diagnostic study. Lancet Digit Health. 2022 Mar;4(3):e179-e187. doi: 10.1016/S2589-7500(21)00278-8.
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Geschat)
Studie voltooiing (Geschat)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Andere studie-ID-nummers
- 2023PHB211-001
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
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 .