Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Konvolusjonell nevrale nettverksmodell for å oppdage koronavirussykdom 2019 (COVID-19) lungebetennelse i røntgenbilder av brystet (RedNeumon)

20. februar 2023 oppdatert av: Fundacion Clinica Valle del Lili

Den prediktive kapasiteten til en konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) modell for å oppdage viral lungebetennelse hos voksne pasienter med koronavirussykdom 2019 (COVID-19) i Cali, Colombia

Denne studien tar sikte på å designe et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) og bruke en oppmerksomhetsmodell for å hjelpe til med å skille lungebetennelse på grunn av alvorlig akutt respiratorisk syndrom coronavirus 2 (SARS-CoV-2), lungebetennelse på grunn av andre virus/bakterier og normal bryst-x- ray (CXR) i klinisk praksis. En bank med digitale brystbilder fra et helseinstitusjon med høy kompleksitet i Cali, Colombia, ble brukt.

Studieoversikt

Status

Fullført

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

For å skille koronavirussykdom 2019 (COVID-19) lungebetennelse fra andre typer lungebetennelse, må ekspertradiologer analysere røntgen av thorax (CXR) for å identifisere visuelle, radiografiske mønstre assosiert med alvorlig akutt respiratorisk syndrom coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infeksjon. Det er utfordrende fordi funnene er like for ulike typer lungebetennelse.

Siden manuell diagnose av COVID-19 fra CXR er en vanskelig og tidkrevende prosess, er bruk av dyplæringsmodeller (DL) til medisinsk bildeanalyse et aktuellt forskningstema. Dette arbeidet vil utvikle et nytt Convolutional Neural Network (CNN) for å oppdage COVID-19 røntgenbilder. Den vil bruke et stort datasett med røntgenbilder av thorax klassifisert i tre klasser: viral/bakteriell lungebetennelse, COVID-19 lungebetennelse og normale bilder. Studien tar sikte på å innlemme en ny oppmerksomhetsmodul som bruker CNN-er til den lineære projeksjonsoperasjonen for å hjelpe til med å skille COVID-19-lungebetennelse fra annen lungebetennelse og normale røntgenbilder av brystet i klinisk praksis.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Faktiske)

3599

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

  • Colombia
    • Valle Del Cauca
      • Cali, Valle Del Cauca, Colombia, 760001
        • Fundacion Valle del Lili

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

18 år og eldre (Voksen, Eldre voksen)

Tar imot friske frivillige

Ja

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Gruppe 1: Røntgen uten endringer i lungeparenkym Gruppe 2: Røntgen som tilhører pasienter med en annen lungebetennelsesdiagnose enn COVID-19 Gruppe 3: Røntgen som tilhører pasienter med covid-19-diagnose bekreftet ved positiv Revers transkriptasepolymerasekjedereaksjon (RT-PCR) og/eller tilstedeværelse av antistoffer mot COVID-19 og/eller positivt COVID-19 viralt antigen.

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • Røntgenbilder av brystet fra pasienter uten COVID-19 eller annen lungebetennelse tatt før pandemiens startdato (januar 2020)
  • Røntgenbilder av brystet fra pasienter med COVID-19 bekreftet av positiv revers transkriptase-polymerasekjedereaksjon (RT-PCR) og/eller tilstedeværelse av antistoffer mot COVID-19 og/eller positivt COVID-19 viralt antigen.
  • Røntgenbilder av brystet fra pasienter uten COVID-19 bekreftet av en negativ revers transkriptase-polymerasekjedereaksjon (RT-PCR) og andre lungebetennelsesdiagnoser tatt før pandemiens startdato (januar 2020)

Ekskluderingskriterier:

  • N/A

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Intervensjon / Behandling
COVID-19 røntgenbilder av thorax
Røntgenstråler tilhørende pasienter med diagnosen COVID-19 bekreftet av positiv revers transkriptase polymerasekjedereaksjon (RT-PCR) og/eller tilstedeværelse av antistoffer mot COVID-19 og/eller positivt COVID-19 viralt antigen.
Annen: Kategorisering av røntgenbilder av thorax
Bruk av Convolutional Neural Network Model for å kategorisere røntgenbilder av thorax i hver gruppe.
Andre røntgenbilder av lungebetennelse
Røntgen som tilhører pasienter med en annen diagnose av lungebetennelse enn COVID-19
Annen: Kategorisering av røntgenbilder av thorax
Bruk av Convolutional Neural Network Model for å kategorisere røntgenbilder av thorax i hver gruppe.
Vanlige røntgenbilder av thorax
Røntgen uten endringer i lungeparenkymet
Annen: Kategorisering av røntgenbilder av thorax
Bruk av Convolutional Neural Network Model for å kategorisere røntgenbilder av thorax i hver gruppe.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
COVID-19 (coronavirus sykdom 2019) røntgenbilde av lungebetennelse identifisert
Tidsramme: måned 8
Utvikling og bestemmelse av den prediktive kapasiteten til en Convolutional Neural Network-modell for å oppdage viral lungebetennelse i røntgenbilder av brystet av voksne pasienter med akutt luftveissykdom sekundært til SARS-COV-2-infeksjon.
måned 8

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Fundacion Clinica Valle del Lili

Samarbeidspartnere

Universidad Autonoma de Occidente

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

26. august 2021

Primær fullføring (Faktiske)

30. november 2022

Studiet fullført (Faktiske)

30. november 2022

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

8. februar 2023

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

8. februar 2023

Først lagt ut (Faktiske)

10. februar 2023

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Anslag)

23. februar 2023

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

20. februar 2023

Sist bekreftet

1. februar 2023

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Nøkkelord

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • 1805

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

IPD-planbeskrivelse

Vi planlegger ikke å dele IPD, siden vi ikke har lov til å dele informasjon om sykehistorien til våre pasienter eller helsearbeidere.

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Kliniske studier på COVID-19 lungebetennelse

Søk i lignende forsøk

Sponsorer og samarbeidspartnere

Medisinsk tilstand

Legemiddelintervensjoner

CROs by country

CROs in Congo

Forhold

Sjeldne sykdommer

Legemiddelintervensjoner

Kosttilskudd

Sponsor / samarbeidspartnere

Steder

3
Abonnere