Diagnóstico e Localização por Ultrassom Assistidos por Aprendizagem Profunda da Torção do Apêndice Testicular
Diagnóstico e Localização Ultrassónica Assistida por Aprendizagem Profunda da Torção do Apêndice Testicular: Um Estudo de Validação Retrospetiva Multicêntrico
Os dados de ultrassom foram recolhidos retrospetivamente do centro principal e de seis outros subcentros. Combinados com os resultados do diagnóstico clínico, a rotulagem dos dados foi concluída por médicos com vasta experiência clínica.
Neste estudo, foi adotado o YOLOv11 como rede de deteção, que foi integrada com o mecanismo de atenção convolucional (Módulo de Atenção do Bloco Convolucional Espacial, ou seja, Spatial CBAM) e o mecanismo de auto-atenção (por exemplo, Attention Convolution Mixer, ACMix). O conjunto de dados do centro principal foi dividido em subconjuntos de treino, validação e teste, nos quais o modelo foi treinado, validado e testado, respetivamente; foi realizada uma validação adicional no conjunto de dados do subcentro. Entretanto, quatro médicos foram designados para interpretar os dados de ultrassom dos subcentros utilizando dois métodos de diagnóstico - diagnóstico independente e diagnóstico assistido por inteligência artificial (IA) - e a precisão do diagnóstico destas duas abordagens foi comparada. Ao recolher e aprender os métodos de tratamento dos pacientes no conjunto de treino do centro principal, prever os métodos de tratamento dos pacientes no conjunto de dados do subcentro e comparar a proporção de cirurgias previstas pela IA com a proporção real de cirurgias, a eficácia do modelo foi verificada.
Visão geral do estudo
Status
Descrição detalhada
Os dados de ultrassom foram recolhidos retrospetivamente do centro principal e de outros seis subcentros. Combinados com os resultados do diagnóstico clínico, a rotulagem dos dados foi concluída por médicos com vasta experiência clínica.
Neste estudo, o YOLOv11 foi adotado como rede de deteção, sendo integrado com o mecanismo de atenção convolucional (Módulo de Atenção de Bloco Convolucional Espacial, designado Spatial CBAM) e o mecanismo de auto-atenção (por exemplo, Attention Convolution Mixer, ACMix). O conjunto de dados do centro principal foi dividido em subconjuntos de treino, validação e teste, nos quais o modelo foi treinado, validado e testado, respetivamente; foi realizada uma validação adicional no conjunto de dados do subcentro. Paralelamente, quatro médicos foram designados para interpretar os dados de ultrassom dos subcentros utilizando dois métodos de diagnóstico - diagnóstico independente e diagnóstico assistido por inteligência artificial (IA) - e a precisão diagnóstica destas duas abordagens foi posteriormente comparada. Ao recolher e aprender os métodos de tratamento dos pacientes no conjunto de treino do centro principal, prever os métodos de tratamento dos pacientes no conjunto de dados do subcentro e comparar a proporção de cirurgias previstas pela IA com a proporção real de cirurgias, a eficácia do modelo foi verificada.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Ying Jiang, Master Degree
- Número de telefone: 86-19883203100
- E-mail: Jiang_ying@zju.edu.cn
Estude backup de contato
- Nome: Juntao Jiang, Master Degree
- Número de telefone: 86-13968107281
- E-mail: juntaojiang@zju.edu.cn
Locais de estudo
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Zhejiang
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Hangzhou, Zhejiang, China, 310000
- Children's Hospital of Zhejiang University School of Medicine
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Contato:
- Ying Jiang, Master Degree
- Número de telefone: 86-19883203100
- E-mail: Jiang_ying@zju.edu.cn
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Contato:
- Jingjing Ye, PHD Degree
- Número de telefone: 86-13868174280
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Investigador principal:
- Ying Jiang, Master Degree
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critérios de Inclusão:
- Idade ≤ 18 anos
- Submetido a exame de ultrassom devido a dor escrotal aguda (≤ 24 horas)
- Pacientes com diagnóstico clínico de torção do apêndice testicular (TAT)
Critérios de Exclusão:
- Má qualidade da imagem de ultrassom (falha na identificação das estruturas testiculares)
- Dados clínicos incompletos (falha na confirmação do diagnóstico de torção do apêndice testicular [TAT])
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
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Grupo de Torsão do Apêndice Testicular
Pacientes diagnosticados com torção do apêndice testicular
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Grupo de Torção Testicular
Pacientes diagnosticados com torção testicular
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Grupo de Epididimite
Pacientes diagnosticados com epididimite
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Grupo Normal
Pacientes sem torção do apêndice testicular, torção testicular, epididimite, e o escroto é normal
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Precisão do modelo de aprendizagem profunda verifica quatro condições: torção do apêndice testicular; torção testicular; epididimite e condição normal
Prazo: Espera-se que, desde a entrada da imagem até à geração do resultado, sejam 24 horas
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precisão do modelo de aprendizagem profunda verifica quatro condições: torção do apêndice testicular; torção testicular; epididimite e condição normal
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Espera-se que, desde a entrada da imagem até à geração do resultado, sejam 24 horas
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Prazo |
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Número de Participantes com Dor Escrotal Aguda
Prazo: Desde o início do recrutamento até ao fim são esperados 5 meses
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Desde o início do recrutamento até ao fim são esperados 5 meses
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A taxa de precisão dos clínicos no diagnóstico e localização da torção do apêndice testicular
Prazo: Desde o início do diagnóstico e localização pelos clínicos até ao fim, espera-se que sejam 15 dias
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Desde o início do diagnóstico e localização pelos clínicos até ao fim, espera-se que sejam 15 dias
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A taxa de precisão do modelo de aprendizagem profunda na previsão da modalidade de tratamento para a torção do apêndice testicular, tratamento conservador ou cirurgia
Prazo: Desde o início da previsão do tratamento para torção do apêndice testicular pelo modelo de Deep Learning até ao fim, prevê-se que sejam 24 horas
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Desde o início da previsão do tratamento para torção do apêndice testicular pelo modelo de Deep Learning até ao fim, prevê-se que sejam 24 horas
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Diretor de estudo: Jingjing Ye, Phd Degree, Zhejiang University School of Medicine Children's Hospital
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Estimado)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- CHZhejiangjiangying
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Prazo de Compartilhamento de IPD
Critérios de acesso de compartilhamento IPD
Tipo de informação de suporte de compartilhamento de IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDO
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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