距腓前韧带损伤超声分类的深度学习
2024年4月19日 更新者：Zhu Jiaan、Peking University People's Hospital
中国距腓前韧带损伤的深度学习超声分类：一项回顾性、多中心、诊断研究
与磁共振成像 (MRI) 相比，超声 (US) 是一种更具成本效益、易于使用且可用的成像技术，用于评估前距腓韧带 (ATFL) 损伤。 然而，使用该技术的挑战以及对合格的肌肉骨骼 (MSK) 放射科医生的需求不断增加导致诊断延迟。 使用来自多个临床中心的数据集，我们的目标是开发和验证深度卷积网络 (DCNN) 模型，该模型使用 US 图像自动对 ATFL 损伤进行分类，目的是为放射科医生提供可解释的帮助，并促进更准确地诊断 ATFL 损伤。
研究人员收集了全国13家医院以关节镜手术结果作为参考标准的ATFL损伤的美国图像；然后研究人员将图像按照8:1:1的比例分为训练数据集、内部验证数据集和外部验证数据集；研究人员选择了一个最优的DCNN模型来测试该模型的诊断性能，包括诊断准确性、敏感性、特异性、F1评分。 最后，研究人员将该模型的诊断性能与 12 名不同专业水平的放射科医生进行了比较。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
3000
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
-
-
Beijing
-
Beijing、Beijing、中国、100032
- Peking University People's Hospital
-
-
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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
取样方法
概率样本
研究人群
正如刚才提到的
描述
纳入标准：
- 年龄 > 18 岁
- 经历过首发急性踝关节扭伤并在受伤后 14 天内接受超声检查的患者
- 具有相应关节镜手术结果以进行 ATFL 损伤分类的患者。
排除标准：
- 既往有踝关节开放性外伤或踝关节手术史的患者
- 脚踝处有任何软组织或骨肿瘤
- 与任何其他类风湿性关节炎同时发生
- 图像质量低或存在严重伪影（例如各向异性伪影）
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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第一组
ATFL轻度劳损
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从贡献医院获得的分配图像将由我们临床中心的两名高级放射科医生重新评估
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第二组
ATFL 韧带部分撕裂
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从贡献医院获得的分配图像将由我们临床中心的两名高级放射科医生重新评估
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第三组
ATFL完全破裂
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从贡献医院获得的分配图像将由我们临床中心的两名高级放射科医生重新评估
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第四组
撕脱性骨折
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从贡献医院获得的分配图像将由我们临床中心的两名高级放射科医生重新评估
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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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评估US图像是否与参考标准的ATFL损伤分类一致
大体时间：基线
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我们临床中心的放射科医生将重新评估超声图像与其参考标准的 ATFL 损伤分类是否一致
|
基线
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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。
调查人员
- 首席研究员：Jiaan Zhu, Dr、Peking University People's Hospital
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。
一般刊物
- Gribble PA, Bleakley CM, Caulfield BM, Docherty CL, Fourchet F, Fong DT, Hertel J, Hiller CE, Kaminski TW, McKeon PO, Refshauge KM, Verhagen EA, Vicenzino BT, Wikstrom EA, Delahunt E. Evidence review for the 2016 International Ankle Consortium consensus statement on the prevalence, impact and long-term consequences of lateral ankle sprains. Br J Sports Med. 2016 Dec;50(24):1496-1505. doi: 10.1136/bjsports-2016-096189. Epub 2016 Jun 3.
- Colo G, Bignotti B, Costa G, Signori A, Tagliafico AS. Ultrasound or MRI in the Evaluation of Anterior Talofibular Ligament (ATFL) Injuries: Systematic Review and Meta-Analysis. Diagnostics (Basel). 2023 Jul 10;13(14):2324. doi: 10.3390/diagnostics13142324.
- Cao M, Liu S, Zhang X, Ren M, Xiao Z, Chen J, Chen X. Imaging diagnosis for anterior talofibular ligament injury: a systemic review with meta-analysis. Acta Radiol. 2023 Feb;64(2):612-624. doi: 10.1177/02841851221080556. Epub 2022 Mar 27.
- Gao Y, Zeng S, Xu X, Li H, Yao S, Song K, Li X, Chen L, Tang J, Xing H, Yu Z, Zhang Q, Zeng S, Yi C, Xie H, Xiong X, Cai G, Wang Z, Wu Y, Chi J, Jiao X, Qin Y, Mao X, Chen Y, Jin X, Mo Q, Chen P, Huang Y, Shi Y, Wang J, Zhou Y, Ding S, Zhu S, Liu X, Dong X, Cheng L, Zhu L, Cheng H, Cha L, Hao Y, Jin C, Zhang L, Zhou P, Sun M, Xu Q, Chen K, Gao Z, Zhang X, Ma Y, Liu Y, Xiao L, Xu L, Peng L, Hao Z, Yang M, Wang Y, Ou H, Jia Y, Tian L, Zhang W, Jin P, Tian X, Huang L, Wang Z, Liu J, Fang T, Yan D, Cao H, Ma J, Li X, Zheng X, Lou H, Song C, Li R, Wang S, Li W, Zheng X, Chen J, Li G, Chen R, Xu C, Yu R, Wang J, Xu S, Kong B, Xie X, Ma D, Gao Q. Deep learning-enabled pelvic ultrasound images for accurate diagnosis of ovarian cancer in China: a retrospective, multicentre, diagnostic study. Lancet Digit Health. 2022 Mar;4(3):e179-e187. doi: 10.1016/S2589-7500(21)00278-8.
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)
2024年4月1日
初级完成 (估计的)
2024年4月30日
研究完成 (估计的)
2025年5月30日
研究注册日期
首次提交
2024年4月15日
首先提交符合 QC 标准的
2024年4月15日
首次发布 (实际的)
2024年4月18日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年4月23日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年4月19日
最后验证
2024年4月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- 2023PHB211-001
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
未定
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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