使用 18F-FDG-PET 成像进行儿科 TLE 检测的深度学习框架
使用 18F-FDG-PET 成像检测小儿颞叶癫痫的对称性驱动学习框架
本研究旨在使用放射组学分析和深度学习方法检测颞叶癫痫 (TLE) 儿科患者的癫痫病灶。
提取并建模了与小儿颞叶癫痫相关的十个正电子发射断层扫描 (PET) 放射组学特征，并对 Siamese 网络进行了训练以自动定位致痫区以协助诊断。
研究概览
地位
完全的
条件
详细说明
目的：成功控制癫痫的关键在于在治疗前确定致痫灶。 18F-FDG PET 被认为是一种强大的神经影像学技术，医生使用它来评估癫痫患者。 然而，成像质量、视角和经验很容易降低癫痫诊断的一致性。 在这项工作中，研究人员开发了一个框架，将放射组学分析和深度学习技术与计算机辅助诊断 (CAD) 方法相结合，以使用 PET 图像检测颞叶癫痫 (TLE) 儿科患者的癫痫病灶。
方法：首先提取和建模与小儿颞叶脑梗死相关的 10 个 PET 影像组学特征。 然后训练一个称为连体网络的神经网络来量化不对称性并自动定位癫痫病灶以进行诊断。对所提出的框架的性能进行了测试，并与最先进的临床软件工具和不同级别的人类医生进行了比较验证准确性和一致性的经验。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
201
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
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Zhejiang
-
Hangzhou、Zhejiang、中国、310009
- Department of Nuclear Medicine and PET/CT Center, The Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
6年 至 18年 (孩子、成人)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
小儿颞叶癫痫患者
描述
纳入标准：
- 颞叶癫痫的临床诊断。
- 年龄范围从六岁到十八岁。
- 进行了 PET、EEG、计算机断层扫描 (CT) 和 MRI。
排除标准：
- 图像质量不理想（例如 由于头部运动导致的严重图像伪影）。
- 18F-FDG PEG 检查阴性。
- 临床资料不完整。
- EEG 或 MRI 报告缺失。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：队列
- 时间观点：追溯
队列和干预
团体/队列 |
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实验组
实验组接受18F-FDG PET检查
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控制组
对照组接受18F-FDG PET检查
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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我们模型在检测性能方面的“曲线下面积”（AUC）
大体时间：通过学习完成，约1年
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为了评估我们模型的性能，研究人员计算了我们模型的 AUC，用于与不同方法和不同级别的医生进行正常或异常分类比较。
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通过学习完成，约1年
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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我们模型在检测性能上的“骰子相似系数”（DSC）
大体时间：通过学习完成，约3个月
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通过比较参考标准和被测方法之间标记区域之间的空间重叠，通过“骰子相似系数”(DSC) 度量定量测量焦点病变检测的准确性。
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通过学习完成，约3个月
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2018年6月1日
初级完成 (实际的)
2019年2月28日
研究完成 (实际的)
2019年4月30日
研究注册日期
首次提交
2019年11月13日
首先提交符合 QC 标准的
2019年11月17日
首次发布 (实际的)
2019年11月20日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2020年1月2日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2019年12月30日
最后验证
2019年6月1日
更多信息
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