Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Показатели диагностической ценности программного обеспечения для оценки костного возраста на основе глубокого обучения у китайских детей

18 апреля 2023 г. обновлено: Xiaoping Luo, Tongji Hospital

Высокая точность и прецизионность оценки костного возраста очень важны для диагностики и контроля лечения различных детских заболеваний. Обычно используемые методы оценки костного возраста включают атлас GP, шкалу TW3 и шкалу Zhonghua 05. Метод GP заключается в сравнении рентгеновских снимков запястья с эталонными рентгеновскими снимками атласа. Основными его недостатками являются сильная субъективность и длинный стандартный интервал атласа. В отличие от метода GP, метод TW3 заключается в оценке и подсчете каждой кости, добавлении каждого эпифизарного балла для расчета общего балла зрелости кости и получении соответствующего окончательного значения костного возраста. Хотя метод оценки TW3 является относительно точным, он сложен и требует много времени, и среди оценщиков существует большая вариабельность. Для более эффективной и точной оценки костного возраста метод, основанный на технологии автоматического распознавания компьютерных изображений, может помочь преодолеть эти проблемы.

В данном исследовании в качестве объекта исследования выбраны 1000 детей в возрасте от 1 до 18 лет в 5 больницах. После получения снимков костного возраста с помощью прибора для определения костного возраста записывают результаты чтения пленки и время оценки группы ИИ, искусственной группы и стандартной группы. Месяц спустя искусственная группа повторно анализирует 1000 фильмов с помощью системы искусственного интеллекта и фиксирует время оценки. Наконец, сравниваются точность и разница во времени для искусственной группы, группы ИИ, искусственной комбинированной группы ИИ и стандартной группы.

Целью этого исследования является использование самого передового программного обеспечения для оценки костного возраста с использованием искусственного интеллекта и глубокого обучения для изучения ценности инструмента костного возраста для повышения точности и диагностической эффективности оценки костного возраста педиатрами.

Обзор исследования

Подробное описание

  1. Объекты исследования: были отобраны рентгенограммы левого запястья 1000 детей в возрасте от 1 года до 18 лет, которым проводилось измерение костного возраста в 5 больницах.
  2. Методы исследования:

2.1 общая информация: имя, пол, фактический возраст, рост, вес, ИМТ, раса, тип заболевания 2.2 основной инструмент: искусственный интеллект рентгеновский инструмент для определения костного возраста 2.3 схема сканирования: левая задняя и передняя рентгенограммы 2.4 метод оценки костного возраста и группа 2.4 .1 стандартная группа: Tw3-RUS и TW3-CARPAL использовались для оценки таблеток для определения костного возраста левой руки 5 детскими врачами, назначенными для обучения системе TW3. Не было ограничения по времени для чтения табличек. Среднее значение результатов оценки 5 врачей было принято за окончательный референтный стандарт.

2.4.2 Группировка оценки костного возраста ① искусственная группа (5 экспертов оценивают костный возраст отдельно) ② группа ИИ ③ искусственная группа + группа ИИ (искусственная группа оценивает костный возраст с помощью интеллектуальной оценки программного обеспечения ИИ) результаты чтения и время оценки группы AI, искусственной группы и стандартной группы записываются. Месяц спустя искусственная группа повторно анализирует 1000 фильмов с помощью системы искусственного интеллекта и фиксирует время оценки. Наконец, сравниваются точность и разница во времени для искусственной группы, группы ИИ, искусственной комбинированной группы ИИ и стандартной группы.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Ожидаемый)

1000

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

  • Имя: Xiaoping Luo, director
  • Номер телефона: 13387522645
  • Электронная почта: xpluo@tjh.tjmu.edu.cn

Места учебы

    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, Китай
        • Рекрутинг
        • Tongji Hospital Tongji Medical College Of Hust
        • Контакт:
          • Xiaoping Luo, director
          • Номер телефона: 13387522645
          • Электронная почта: xpluo@tjh.tjmu.edu.cn
        • Главный следователь:
          • xiaoping luo, director

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

От 1 год до 18 лет (Ребенок, Взрослый)

Принимает здоровых добровольцев

Да

Метод выборки

Вероятностная выборка

Исследуемая популяция

Дети в возрасте от 1 до 18 лет, нуждающиеся в оценке костного возраста

Описание

Критерии включения:

  1. Дети в возрасте от 1 до 18 лет.
  2. Клинический диагноз требует обследования костного возраста.

Критерий исключения:

  1. В кости запястья имеются препятствия или имплантаты, например металлические.
  2. Плохое разрешение, которое влияет на наблюдение за характеристиками кости.
  3. Плохая стрелковая позиция запястья по разным причинам.

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

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
костный возраст
Временное ограничение: один месяц
Средняя абсолютная ошибка (MAE) и среднеквадратическая ошибка (RSME) между результатами оценки костного возраста в разных группах
один месяц

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

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)

21 февраля 2022 г.

Первичное завершение (Ожидаемый)

31 декабря 2024 г.

Завершение исследования (Ожидаемый)

31 декабря 2024 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

11 ноября 2021 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

28 ноября 2021 г.

Первый опубликованный (Действительный)

30 ноября 2021 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

20 апреля 2023 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

18 апреля 2023 г.

Последняя проверка

1 апреля 2023 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Ключевые слова

Дополнительные соответствующие термины MeSH

Другие идентификационные номера исследования

  • GenSci-GD-21001

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. .

Подписаться