Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Umělá inteligence pro screening vícerohových onemocnění rohovky

31. října 2024 aktualizováno: Tianjin Eye Hospital

Aplikace hlubokého učení pro screening vícerohovkových onemocnění

Tato studie vyvinula algoritmus hlubokého učení založený na obrazech předního segmentu a prospektivně potvrdila jeho schopnost identifikovat onemocnění rohovky. Účinnost a přesnost tohoto algoritmu byla hodnocena podle citlivosti, specifičnosti, pozitivní prediktivní hodnoty, negativní prediktivní hodnoty a plochy pod křivkou.

Přehled studie

Postavení

Nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

3000

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

Studijní místa

  • Čína
    • Tianjin
      • Tianjin, Tianjin, Čína
        • Nábor
        • Tiajin Eye Hospital

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dítě
  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Studovaná populace je odvozena z anonymní databáze, která obsahuje výsledky zdravotních vyšetření běžné populace.

Popis

Kritéria pro zařazení:

  1. Kvalita snímků štěrbinovou lampou by měla být klinicky přijatelná.
  2. Více než 90 % obrazové plochy štěrbinové lampy včetně tří hlavních oblastí (skléra, zornice a čočka) je snadno čitelných a rozlišitelných.

Kritéria vyloučení:

1) Nedostatečné informace pro diagnostiku.

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Intervence / Léčba
Nemoci rohovky diagnostikované algoritmem umělé inteligence
Diagnostický test: Nemoci rohovky diagnostikované algoritmem umělé inteligence
Algoritmus umělé inteligence byl použit k diagnostice onemocnění rohovky ze snímků štěrbinové lampy.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Oblast pod křivkou
Časové okno: 1 týden
Použili jsme křivku operační charakteristiky přijímače (ROC) a plochu pod křivkou ke zkoumání schopnosti tohoto algoritmu umělé inteligence rozpoznávat a klasifikovat onemocnění rohovky.
1 týden
Citlivost a specifičnost
Časové okno: 1 týden
Použili jsme senzitivitu a specificitu ke zkoumání schopnosti tohoto algoritmu umělé inteligence rozpoznávat a klasifikovat onemocnění rohovky.
1 týden

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Tianjin Eye Hospital

Vyšetřovatelé

  • Studijní židle: Yan Wang, Prof, Tianjin Eye Hospital

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

6. prosince 2020

Primární dokončení (Aktuální)

6. prosince 2021

Dokončení studie (Odhadovaný)

6. prosince 2024

Termíny zápisu do studia

První předloženo

8. ledna 2024

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

8. ledna 2024

První zveřejněno (Aktuální)

18. ledna 2024

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Odhadovaný)

4. listopadu 2024

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

31. října 2024

Naposledy ověřeno

1. října 2024

Více informací

Termíny související s touto studií

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • KY-2023083

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NEROZHODNÝ

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Klinické studie na Hluboké učení

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Switzerland

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

Předplatit