AI-Powered Scoliosis Auto-Analysis System Multicenter Development and Validations
Ориентир для пациента и семьи
Простыми словами
Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.
- Что изучают
- В протоколе указаны: Nude back photo.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Spinal Deformity. Базовые параметры: 10 лет — 80 лет · Все.
- Что важно проверить
- Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
- Где проводится
- Гонконг
- Следующий шаг
- Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →
Обзор
The investigators aim to use artificial intelligence (AI) to help clinicians in diagnosing and assessing spinal deformities.
Подробное описание
Background Spinal deformity is a prevalent spinal disorder in both paediatric and adult populations. The spine alignment need to be quantitively assessed for further treatment planning. However, the current practice requires spine surgeons to manually place landmarks of endplates and key vertebrae. The process is laborious and prone to inter- and intra-rater variance. Thus, the investigators have developed an AI-powered spine alignment assessment system (AlignProCARE) to facilitate clinicians in fast, accurate and consistent analytical results.
The investigators aim to test and improve the performance of the spine alignment auto-analysis in all patients with spinal deformities in multiple centers including Malaysia, China, and Japan
Objectives:
1. prospectively test the alignment assessment of patients' spinal deformities with whole spine X-rays (both PA and lateral) and nude back image with the assessment via AlignProCARE. 2. Collect 500 labeled deformity radiographs and nude back images in both PA and lateral views per center. 150 patients need to be followed up with radiographs and nude back photos collected (all parameters measured again). 3. Use transfer learning to update the current AlignProCARE for scoliosis analysis to form AlignProCARE+.
4 Qualitatively analyse the AlignProCARE+ using an independent dataset.
Вмешательства
- Другое Nude back photo
Nude back photo at baseline and at follow-ups for each patient and visual severity and curve type classifications
Первичные конечные точки
- Cobb angle [Срок оценки: 1 year]
Вторичные конечные точки (7)
- Thoracic kyphosis [Срок оценки: 1 year]
- Lumbar lordosis [Срок оценки: 1 year]
- Pelvic tilt [Срок оценки: 1 year]
- Sacral slope [Срок оценки: 1 year]
- Pelvic incidence [Срок оценки: 1 year]
- Maximum thoracic kyphosis [Срок оценки: 1 year]
- Curve severity [Срок оценки: 1 year]
Критерии участия
Критерии включения
- Idiopathic scoliosis, adult deformity (spondylolisthesis, idiopathic kyphosis, kyphoscoliosis, lordoscoliosis)
Критерии исключения
- Refusal for imaging, postoperative patients
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Дизайн исследования
- Модель наблюдения
- Когортное
Центры проведения
Гонконг · 1 центр
- Duchess of Kent Children's Hospital — Гонконг
Идентификаторы
NCT: NCT05146193 · AI_Scoliosis