Detection of Systemic Diseases Such as Hepatobiliary Diseases From Ocular Images Via Deep Learning
11. května 2026 aktualizováno: Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
Oculomics is an emerging interdisciplinary field that deciphers multi-dimensional, high-throughput ocular data to predict, diagnose, and monitor systemic diseases and health span.In recent years, artificial Intelligence may provide insight into exploring the potential covert association behind and reveal some early ocular architecture changes in individuals with systemic diseases.
The investigators conducted a survey to explore the association between the eye and systemic diseases via deep learning, to develop and evaluate different deep learning models to predict the systemic diseases such as hepatobiliary disease by using ocular images.
Přehled studie
Postavení
Dokončeno
Intervence / Léčba
Typ studie
Pozorovací
Zápis (Aktuální)
775
Kontakty a umístění
Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.
Studijní místa
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Čína, 510000
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
-
-
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
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Ano
Metoda odběru vzorků
Ukázka pravděpodobnosti
Studijní populace
ocular images collected from the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University and Pazhou Medical Centre of Aikang Health Care
Popis
Inclusion Criteria:
- The quality of ocular images should clinical acceptable.
- Complete clinical information such as baseline demographic characteristics, the history of systematic diseases and so on.
Exclusion Criteria:
- Individuals diagnosed with severe eye diseases or acute systematic diseases.
- Incompatible with ocular examinations.
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 |
|---|---|
|
development dataset 01
ocular images collected from the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
|
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
|
|
development dataset 02
ocular images collected from Pazhou Medical Centre of Aikang Health Care
|
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
|
|
test dataset 01
ocular images collected from the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
|
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
|
|
test dataset 02
ocular images collected from Pazhou Medical Centre of Aikang Health Care
|
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
oblast pod provozní charakteristikou přijímače systému hlubokého učení
Časové okno: základní linie
|
Vyšetřovatelé vypočítají plochu pod operační charakteristickou křivkou přijímače systému hlubokého učení a porovnají tento index mezi systémem hlubokého učení a lidskými lékaři.
|
základní linie
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
sensitivity of the deep learning system
Časové okno: baseline
|
The investigators will calculate the sensitivity of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
|
baseline
|
|
specificity of the deep learning system
Časové okno: baseline
|
The investigators will calculate the specifity of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
|
baseline
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
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)
10. dubna 2020
Primární dokončení (Aktuální)
30. července 2024
Dokončení studie (Aktuální)
30. července 2024
Termíny zápisu do studia
První předloženo
6. května 2026
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
6. května 2026
První zveřejněno (Aktuální)
12. května 2026
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
14. května 2026
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
11. května 2026
Naposledy ověřeno
1. května 2026
Více informací
Termíny související s touto studií
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- 2019KYPJ163
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
NE
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 .