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Conjunto de dados de imagens radiográficas da Covid para IA (CORDA)

4 de junho de 2020 atualizado por: Giorgio Limerutti, Azienda Ospedaliera Città della Salute e della Scienza di Torino
A possibilidade de usar imagens simples e amplas de radiografia de tórax (CXR) para triagem precoce de pacientes com COVID-19 está atraindo muito interesse tanto da comunidade clínica quanto da inteligência artificial. Neste estudo, fornecemos insights e também alertamos sobre o que é razoável esperar aplicando aprendizado profundo à classificação COVID de imagens CXR. Fornecemos um guia metodológico e leitura crítica de um extenso conjunto de resultados estatísticos que podem ser obtidos a partir de conjuntos de dados atualmente disponíveis. Em particular, aceitamos o desafio colocado pelos dados COVID atuais de tamanho pequeno e mostramos o quão significativo pode ser o viés introduzido pelo aprendizado por transferência usando conjuntos de dados públicos não COVID CXR maiores. Também contribuímos fornecendo resultados em um conjunto de dados COVID CXR de tamanho médio, recém-coletados por um dos principais hospitais de emergência no norte da Itália durante o pico da pandemia de COVID. Esses dados inéditos permitem contribuir para validar a capacidade de generalização de resultados preliminares que circulam na comunidade científica. Nossas conclusões lançam alguma luz sobre a possibilidade de discriminar efetivamente o COVID usando o CXR.

Visão geral do estudo

Descrição detalhada

O vírus COVID-19 se espalhou rapidamente na China continental e em vários países do mundo. Em 7 de abril de 2020, na Itália, um dos países mais gravemente afetados, foram registrados 135.586 pacientes com COVID19 e 17.127 deles morreram; No momento em que escrevo, o Piemonte é a 3ª região mais afetada da Itália, com 13.343 casos registrados. O diagnóstico precoce é um elemento fundamental para o tratamento adequado dos pacientes e prevenção da propagação da doença. Dado o alto tropismo do COVID-19 pelas vias respiratórias e epitélio pulmonar, a identificação do envolvimento pulmonar em pacientes infectados pode ser relevante para o tratamento e monitoramento da doença. Atualmente, o teste de vírus é considerado o único método específico de diagnóstico. O Centro de Controle de Doenças (CDC) nos EUA recomenda coletar e testar amostras do trato respiratório superior (swabs nasofaríngeos e orofaríngeos) ou do trato respiratório inferior quando disponível (lavado broncoalveolar, LBA) para testes virais com reação em cadeia da polimerase com transcrição reversa (RT-PCR). Os documentos de posição atuais das sociedades radiológicas (Fleischner Society, SIRM, RSNA) não recomendam o uso rotineiro de imagens para o diagnóstico de COVID-19.

No entanto, tem sido amplamente demonstrado que, mesmo nos estágios iniciais da doença, a radiografia de tórax (RX) e a tomografia computadorizada (TC) podem mostrar achados patológicos. Deve-se notar que eles são realmente inespecíficos e se sobrepõem a outras infecções virais (como influenza, H1N1, SARS e MERS): a maioria dos autores relata opacidades periféricas bilaterais mal definidas e em vidro fosco, principalmente envolvendo os lobos inferiores, progressivamente aumentando em extensão à medida que a doença se torna mais grave e levando à consolidação difusa do parênquima, a TC é uma ferramenta sensível para a detecção precoce de opacidades periféricas em vidro fosco; no entanto, o papel rotineiro da tomografia computadorizada nesses pacientes é logisticamente desafiador em termos de segurança para profissionais de saúde e outros pacientes e pode sobrecarregar os recursos disponíveis. A radiografia de tórax pode ser uma ferramenta útil, especialmente em situações de emergência: pode ajudar a excluir outras possíveis "noxas" pulmonares, permitir uma primeira avaliação aproximada da extensão do envolvimento pulmonar e, o mais importante, pode ser obtida no leito do paciente usando dispositivos portáteis, limitando a possível exposição em profissionais de saúde e outros pacientes. Além disso, a RX pode ser repetida ao longo do tempo para monitorar a evolução da doença pulmonar.

Metodologia:

descrevemos a abordagem de aprendizado profundo com base em um pipeline bastante padrão, ou seja, pré-processamento de imagem do tórax e segmentação do pulmão, seguido pelo modelo de classificação obtido com o aprendizado de transferência. Como veremos nesta seção, o pré-processamento dos dados é fundamental para remover qualquer viés presente nos dados. Em particular, mostraremos que é fácil para um modelo profundo reconhecer esses vieses que conduzem o processo de aprendizagem. Dado o pequeno tamanho dos conjuntos de dados COVID, um papel fundamental é desempenhado pelos conjuntos de dados maiores usados ​​para pré-treinamento. Portanto, primeiro discutimos quais conjuntos de dados podem ser usados ​​para nossos objetivos.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Antecipado)

2500

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Locais de estudo

    • Turin
      • Torino, Turin, Itália, 10126
        • Recrutamento
        • Azienda Ospedaliero Universitaria Citta Della Salute E Della Scienza
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Giorgio Limerutti, M.D.
        • Subinvestigador:
          • Paolo Fonio, M.D.
        • Subinvestigador:
          • Marco Grosso, M.Sc.
        • Subinvestigador:
          • Stefano Tibaldi, M.Sc.
        • Subinvestigador:
          • Simona Capello, M.D.
        • Subinvestigador:
          • Patrizia Sardo, M.D.
        • Subinvestigador:
          • Claudio Berzovini, M.D.
        • Subinvestigador:
          • Francesca Santinelli, M.Sc.
        • Subinvestigador:
          • Marco Calandri, M.D.
        • Subinvestigador:
          • Andrea Ferraris, M.D.

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

  • ADULTO
  • OLDER_ADULT
  • CRIANÇA

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Todas as pessoas tratadas no departamento de radiologia

Descrição

Critérios de inclusão: radiografia de tórax realizada durante o pronto-socorro ou internação

-

Critério de exclusão:

  • Nenhum

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte
Intervenção / Tratamento
casos de pneumonia intersticial
Diagnóstico de radiografia de tórax
alimentamos a rede neural com imagens de radiografia de tórax para ensinar a rede para diagnóstico automático de pneumonia intersticial
Controles negativos
Radiografia de tórax Negativo para pneumonia
alimentamos a rede neural com imagens de radiografia de tórax para ensinar a rede para diagnóstico automático de pneumonia intersticial

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
sensibilidade e especificidade do diagnóstico de redes neurais
Prazo: no dia 0
sensibilidade e especificidade do diagnóstico de rede neural em comparação com o diagnóstico humano
no dia 0

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Investigadores

  • Investigador principal: Giorgio Limerutti, M.D., Radiology Unit A.O.U. Città della Salute e della Scienza

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (REAL)

24 de março de 2020

Conclusão Primária (ANTECIPADO)

31 de dezembro de 2020

Conclusão do estudo (ANTECIPADO)

31 de março de 2021

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

4 de junho de 2020

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

4 de junho de 2020

Primeira postagem (REAL)

5 de junho de 2020

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (REAL)

5 de junho de 2020

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

4 de junho de 2020

Última verificação

1 de junho de 2020

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • CORDA

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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