Głębokie uczenie się w klasyfikacji radiogramów niedrożności jelit
13 marca 2024 zaktualizowane przez: The First Affiliated Hospital of Soochow University
Samonadzorowane uczenie się w zakresie klasyfikacji niedrożności jelit w badaniu radiologicznym jamy brzusznej w pozycji pionowej
Wstęp: Dokładne oznaczenie miejsca niedrożności na radiogramie jamy brzusznej w pozycji pionowej jest trudnym zadaniem. Brak podstawowej prawdy prowadzi do słabych wyników w modelach uczenia się nadzorowanego. Aby rozwiązać ten problem, proponuje się metodę samonadzorowanego uczenia się (SSL) w celu klasyfikacji radiogramów normalnej, niedrożności jelita cienkiego (SBO) i niedrożności jelita grubego (LBO) na podstawie kilku potwierdzonych próbek.
Metody: Kilka potwierdzonych i dużą liczbę nieoznaczonych zdjęć rentgenowskich sklasyfikowano w oparciu o podstawową prawdę. Model SSL został najpierw przeszkolony na nieoznakowanych radiogramach, a następnie dostrojony na potwierdzonych radiogramach. W wbudowanych enkoderach bazowych wykorzystano ResNet50 i VGG16, których wagi i parametry były korygowane w procesie uczenia. Co więcej, testowano go na niezależnym zbiorze danych, w porównaniu z modelami uczenia się pod nadzorem i tłumaczami. Na koniec do wizualizacji interpretacji modelu wykorzystano t-SNE i Grad-CAM.
Przegląd badań
Status
Aktywny, nie rekrutujący
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Szacowany)
4500
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
Jiangsu
-
Suzhou, Jiangsu, Chiny, 215006
- TheFirst Affiliated Hospital of Soochow University
-
-
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Metoda próbkowania
Próbka prawdopodobieństwa
Badana populacja
Do badania włączono uczestników, którzy otrzymali zdjęcia rentgenowskie jamy brzusznej w pozycji pionowej.
Można je podzielić na uczestników z prawidłowym zdjęciem rentgenowskim jamy brzusznej, uczestników z niedrożnością jelita cienkiego i uczestników z niedrożnością jelita grubego.
W badaniu ściśle przestrzegano kryteriów włączenia i wyłączenia.
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Szpitalny system obrazowania poszukiwał zwykłych, stojących filmów brzusznych, które w latach 2022–2024 zdiagnozowano jako niedrożność jelit lub stan prawidłowy
- Wiek od 18 do 80 lat
- Główną skargą były objawy żołądkowo-jelitowe
Kryteria wyłączenia:
- Zakłócenia obrazu, niewyraźne działanie, trudne do odróżnienia
- Główną skargą były objawy inne niż żołądkowo-jelitowe
- Zdjęcie rentgenowskie w pozycji leżącej, na brzuchu lub na boku
- Niedrożność paralityczna, niedrożność pętli zamkniętej i in
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
|---|
|
pacjentów z prawidłowym zdjęciem rentgenowskim jamy brzusznej
pacjentów z prawidłowymi zdjęciami RTG jamy brzusznej, które zostały potwierdzone dodatkowymi badaniami obrazowymi i danymi klinicznymi.
Badania obrazowe obejmowały tomografię komputerową, rezonans magnetyczny (MRI) i kolonoskopię wykonane w ciągu kolejnych 72 godzin, a dane kliniczne obejmowały najnowsze informacje o przyjęciu do szpitala i notatki z operacji chirurgicznej.
|
|
u pacjentów ze zdjęciami RTG niedrożności jelita cienkiego
u pacjentów, u których wykonano zdjęcia rentgenowskie niedrożności jelita cienkiego, które zostały potwierdzone dodatkowymi badaniami obrazowymi i danymi klinicznymi.
Badania obrazowe obejmowały tomografię komputerową, rezonans magnetyczny (MRI) i kolonoskopię wykonane w ciągu kolejnych 72 godzin, a dane kliniczne obejmowały najnowsze informacje o przyjęciu do szpitala i notatki z operacji chirurgicznej.
Jeśli chodzi o lokalizację, niedrożność jelita cienkiego (SBO) obejmuje dwunastnicę, jelito czcze i jelito kręte
|
|
u pacjentów ze zdjęciami RTG niedrożności jelita grubego
u pacjentów z radiogramami niedrożności jelita grubego, które zostały potwierdzone dodatkowymi badaniami obrazowymi i danymi klinicznymi.
Badania obrazowe obejmowały tomografię komputerową, rezonans magnetyczny (MRI) i kolonoskopię wykonane w ciągu kolejnych 72 godzin, a dane kliniczne obejmowały najnowsze informacje o przyjęciu do szpitala i notatki z operacji chirurgicznej.
Jeśli chodzi o lokalizację, niedrożność jelita grubego (SBO) obejmuje jelito ślepe, okrężnicę i odbytnicę.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Możliwości diagnostyczne i klasyfikacyjne
Ramy czasowe: 1 tydzień
|
Dokładność, przypomnienie, precyzja, wynik F1 i macierz zamieszania
|
1 tydzień
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Wizualizowana interpretacja modelu samonadzorowanego
Ramy czasowe: 1 tydzień
|
Grad-CAM i t-SNE do wizualizacji interpretacji modelu SSL
|
1 tydzień
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Śledczy
- Dyrektor Studium: Rui Li, MD, The First Affiliated Hospital of Soochow University
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Publikacje ogólne
- Markogiannakis H, Messaris E, Dardamanis D, Pararas N, Tzertzemelis D, Giannopoulos P, Larentzakis A, Lagoudianakis E, Manouras A, Bramis I. Acute mechanical bowel obstruction: clinical presentation, etiology, management and outcome. World J Gastroenterol. 2007 Jan 21;13(3):432-7. doi: 10.3748/wjg.v13.i3.432.
- Cheng PM, Tran KN, Whang G, Tejura TK. Refining Convolutional Neural Network Detection of Small-Bowel Obstruction in Conventional Radiography. AJR Am J Roentgenol. 2019 Feb;212(2):342-350. doi: 10.2214/AJR.18.20362. Epub 2018 Nov 26.
- Kim DH, Wit H, Thurston M, Long M, Maskell GF, Strugnell MJ, Shetty D, Smith IM, Hollings NP. An artificial intelligence deep learning model for identification of small bowel obstruction on plain abdominal radiographs. Br J Radiol. 2021 Jun 1;94(1122):20201407. doi: 10.1259/bjr.20201407. Epub 2021 Apr 27.
- Frager D. Intestinal obstruction role of CT. Gastroenterol Clin North Am. 2002 Sep;31(3):777-99. doi: 10.1016/s0889-8553(02)00026-2.
- Cappell MS, Batke M. Mechanical obstruction of the small bowel and colon. Med Clin North Am. 2008 May;92(3):575-97, viii. doi: 10.1016/j.mcna.2008.01.003.
- ten Broek RP, Strik C, Issa Y, Bleichrodt RP, van Goor H. Adhesiolysis-related morbidity in abdominal surgery. Ann Surg. 2013 Jul;258(1):98-106. doi: 10.1097/SLA.0b013e31826f4969.
- Vanderbecq Q, Ardon R, De Reviers A, Ruppli C, Dallongeville A, Boulay-Coletta I, D'Assignies G, Zins M. Adhesion-related small bowel obstruction: deep learning for automatic transition-zone detection by CT. Insights Imaging. 2022 Jan 24;13(1):13. doi: 10.1186/s13244-021-01150-y.
- Chen Y, Mancini M, Zhu X, Akata Z. Semi-Supervised and Unsupervised Deep Visual Learning: A Survey. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2024 Mar;46(3):1327-1347. doi: 10.1109/TPAMI.2022.3201576. Epub 2024 Feb 6.
- Li G, Togo R, Ogawa T, Haseyama M. Self-supervised learning for gastritis detection with gastric X-ray images. Int J Comput Assist Radiol Surg. 2023 Oct;18(10):1841-1848. doi: 10.1007/s11548-023-02891-5. Epub 2023 Apr 11.
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
31 grudnia 2022
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
30 kwietnia 2024
Ukończenie studiów (Szacowany)
31 grudnia 2024
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
13 marca 2024
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
13 marca 2024
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
20 marca 2024
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
20 marca 2024
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
13 marca 2024
Ostatnia weryfikacja
1 marca 2024
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- 2022098
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIE
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .