Исследование травмы вертлужной впадины на основе МРТ: многоугольная модель глубокого обучения
29 июня 2021 г. обновлено: Peking University Third Hospital
Целью этого исследования является изучение МРТ-изображений травмы вертлужной впадины с помощью метода глубокого обучения и попытка создать комбинированную модель аксиальных и коронарных серийных изображений и сравнить ее с диагностической точностью рентгенологов, чтобы установить метод глубокого обучения для точная идентификация и классификация повреждений вертлужной впадины.
Обзор исследования
Статус
Завершенный
Вмешательство/лечение
Подробное описание
- Обнаружение изображений верхней губы вертлужной впадины на основе CNN: использовались аксиальные и корональные изображения T2-fs, и все изображения были скорректированы и стандартизированы. CNN применяется для распознавания и изучения изображений со структурой вертлужной губы, чтобы выбрать изображения со структурой вертлужной губы из полной последовательности и удалить изображения без структуры вертлужной губы. Все данные разбиты на обучающую выборку (70 %, 30 % в обучающей выборке в качестве проверочной), а оставшиеся 30 % — в качестве тестовой выборки для оценки точности распознавания модели. Введите полученные результаты в следующий шаг.
- Распознавание и сегментация вертлужной губы на основе Densenet: использование Densenet для распознавания и изучения вертлужной губы по выбранным изображениям. LabelImg использовался для определения координат верхней губы вертлужной впадины вручную, а затем вводился в Python для обучения распознаванию. Все данные были разделены на обучающую выборку (70%, а затем 30% в обучающей выборке были выбраны в качестве проверочной выборки), а оставшиеся 30% использовались в качестве тестовой выборки для оценки точности распознавания модели. После определения структуры губы ее локально разрезают и увеличивают, чтобы удалить избыточную информацию. Наконец, введите результат для следующего шага.
- Идентификация и классификация повреждения вертлужной впадины на основе 3D-CNN: входные данные были идентифицированы и классифицированы с помощью модели 3D-CNN. 3D-CNN разделен на восемь слоев: входной слой, слой жесткой проводки H1, слой свертки C2, слой S3 понижения дискретизации, слой свертки C4, слой S5 понижения дискретизации, слой свертки C6 и выходной слой. 3D-CNN строит куб, складывая несколько последовательных кадров, а затем использует ядро 3D-свертки в кубе. Благодаря этой структуре изображения признаков в сверточном слое будут связаны с несколькими соседними кадрами в предыдущем слое, чтобы реализовать сбор информации о непрерывных изображениях. Аналогичным образом данные были разделены на обучающую выборку (70 %, затем 30 % обучающей выборки было выбрано в качестве проверочной выборки), а оставшиеся 30 % использовались в качестве тестовой выборки для оценки точности классификации для выявления травмы. верхней губы и классифицировать случаи с травмой.
- Комбинированная модель: в соответствии с описанным выше процессом (1-3), после создания моделей для аксиального и коронарного изображений соответственно, в соответствии с выходными характеристиками модели классификации CNN, вероятности различных оценок прогнозируются перед выходными результатами, и на основе этих вероятностей выводить результаты для выбора формы выражения максимально возможной вероятности. Наша комбинированная модель усредняет вероятности этих различных классификаций, вычисляет окончательную вероятность предсказания, а затем получает окончательную модель. Тестовый набор третьего этапа (включая смешанные данные аксиальных и коронарных изображений) использовался для проверки модели.
- Сравнение рентгенологов и глубокого обучения: перечислите случаи набора тестов на шаге 3 выше и попросите двух профессиональных рентгенологов MSK классифицировать наличие повреждений и степень повреждения, а также сравнить результаты с искусственным диагнозом (оба врача читают изображения независимо друг от друга). и получили результаты диагностики, имитируя нормальное состояние написания отчета без какой-либо подсказки). Наконец, точность искусственной диагностики сравнивалась с точностью комбинированной модели, полученной на четвертом этапе.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Действительный)
1261
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Китай, 010
- Peking University Third Hospital
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Ребенок
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Полы, имеющие право на обучение
Все
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
С сентября 2018 г. по сентябрь 2020 г. МРТ выполнялась в отделении рентгенологии Третьей больницы Пекинского университета.
Описание
Критерии включения:
- Без какого-либо лечения перед визуализирующим обследованием;
- МРТ тазобедренного сустава выполнена за три месяца до операции, качество изображения хорошее;
- В нашей больнице была проведена артроскопическая операция, и записи об операции были заполнены.
Критерий исключения:
- История хирургии бедра, опухоли или предыдущего перелома;
- Нечеткое изображение, серьезный артефакт или неполные клинические данные.
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Наблюдательные модели: Кейс-контроль
- Временные перспективы: Ретроспектива
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Нормальная контрольная группа - класс 0
Артроскопическое исследование тазобедренного сустава было нормальным, верхняя губа не повреждена и не повреждена.
|
За «золотой стандарт» приняты результаты артроскопии тазобедренного сустава, а в качестве объекта исследования взято МРТ-обследование.
|
|
Повреждение связок - степень 1
Артроскопическое исследование тазобедренного сустава показало дегенерацию или повреждение верхней губы, но не местный или полный разрыв.
|
За «золотой стандарт» приняты результаты артроскопии тазобедренного сустава, а в качестве объекта исследования взято МРТ-обследование.
|
|
Разрыв связки 2 степени
Артроскопия тазобедренного сустава выявила частичную или полную потерю верхней губы.
|
За «золотой стандарт» приняты результаты артроскопии тазобедренного сустава, а в качестве объекта исследования взято МРТ-обследование.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Исследование травмы вертлужной впадины на основе МРТ: многоракурсная модель глубокого обучения
Временное ограничение: 2020.12.01-2021.05.30
|
Модель глубокого обучения была получена для диагностики и классификации повреждений верхней губы и сопоставлена с врачами разных стадий.
|
2020.12.01-2021.05.30
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Следователи
- Учебный стул: huishu Yuan, MD, Peking University Third Hospital
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
1 декабря 2020 г.
Первичное завершение (Действительный)
30 апреля 2021 г.
Завершение исследования (Действительный)
30 мая 2021 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
29 июня 2021 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
29 июня 2021 г.
Первый опубликованный (Действительный)
2 июля 2021 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
2 июля 2021 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
29 июня 2021 г.
Последняя проверка
1 июня 2021 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- M2020459
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Нет
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .