检测 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 胸片肺炎的卷积神经网络模型 (RedNeumon)
2023年2月20日 更新者：Fundacion Clinica Valle del Lili
卷积神经网络 (CNN) 模型对哥伦比亚卡利 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 成年患者病毒性肺炎检测的预测能力
本研究旨在设计一个卷积神经网络 (CNN) 并应用注意力模型来帮助区分严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 引起的肺炎、其他病毒/细菌引起的肺炎和正常胸部 x-临床实践中的射线 (CXR)。
使用了来自哥伦比亚卡利一家高度复杂的医疗机构的一组数字胸部图像。
研究概览
详细说明
为了将 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 肺炎与其他类型的肺炎区分开来，放射科专家必须分析胸部 X 光片 (CXR)，以识别与严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 相关的视觉影像学模式感染。 这具有挑战性，因为不同类型肺炎的发现相似。
由于从 CXR 手动诊断 COVID-19 是一个困难且耗时的过程，因此将深度学习 (DL) 模型应用于医学图像分析是当前的热门研究课题。 这项工作将开发一种新的卷积神经网络 (CNN) 来检测 COVID-19 射线照片。 它将使用一个大型胸片数据集，分为三类：病毒/细菌性肺炎、COVID-19 肺炎和正常图像。 该研究旨在纳入一个新的注意力模块，将 CNN 应用于线性投影操作，以帮助在临床实践中将 COVID-19 肺炎与其他肺炎和正常胸片区分开来。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
3599
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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Valle Del Cauca
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Cali、Valle Del Cauca、哥伦比亚、760001
- Fundacion Valle del Lili
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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
18年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
是的
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
第 1 组：肺实质无改变的 X 光片 第 2 组：属于诊断为 COVID-19 以外的肺炎患者的 X 光片 第 3 组：属于诊断为 COVID-19 且确诊为阳性的患者的 X 光片逆转录酶聚合酶链反应 (RT-PCR) 和/或存在 COVID-19 抗体和/或 COVID-19 病毒抗原阳性。
描述
纳入标准：
- 在大流行开始日期（2020 年 1 月）之前拍摄的没有 COVID-19 或其他肺炎的患者的胸片
- COVID-19 患者的胸片经逆转录酶聚合酶链反应 (RT-PCR) 阳性和/或存在 COVID-19 抗体和/或 COVID-19 病毒抗原阳性证实。
- 在大流行开始日期（2020 年 1 月）之前通过逆转录酶聚合酶链反应 (RT-PCR) 阴性和其他肺炎诊断确认的非 COVID-19 患者的胸片
排除标准：
- 不适用
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
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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COVID-19 胸片
诊断为 COVID-19 的患者的 X 光片经逆转录酶聚合酶链反应 (RT-PCR) 阳性和/或存在 COVID-19 抗体和/或 COVID-19 病毒抗原阳性。
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使用卷积神经网络模型对每组中的胸部 X 光图像进行分类。
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其他肺炎胸片
诊断为 COVID-19 以外的肺炎患者的 X 光片
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使用卷积神经网络模型对每组中的胸部 X 光图像进行分类。
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正常胸片
肺实质无改变的 X 线片
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使用卷积神经网络模型对每组中的胸部 X 光图像进行分类。
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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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COVID-19（冠状病毒病 2019）肺炎胸片确定
大体时间：第 8 个月
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开发和确定卷积神经网络模型的预测能力，以检测继发于 SARS-COV-2 感染的急性呼吸道疾病成年患者胸片中的病毒性肺炎。
|
第 8 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。
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)
2021年8月26日
初级完成 (实际的)
2022年11月30日
研究完成 (实际的)
2022年11月30日
研究注册日期
首次提交
2023年2月8日
首先提交符合 QC 标准的
2023年2月8日
首次发布 (实际的)
2023年2月10日
研究记录更新
最后更新发布 (估计)
2023年2月23日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年2月20日
最后验证
2023年2月1日
更多信息
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