Diagnostische Wirksamkeit von CNN bei der Differenzierung des Gesichtsfelds
Diagnostische Wirksamkeit eines auf Faltungsneuronennetzwerken basierenden Algorithmus bei der Differenzierung des glaukomatösen Gesichtsfeldes vom nicht-glaukomatösen Gesichtsfeld
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
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Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, China, 51000
- Zhongshan Ophthalmic Center
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter≥18;
- Einwilligung nach Aufklärung eingeholt;
- Diagnostiziert mit bestimmten Augenerkrankungen;
- Gesichtsfeldtest durchführen können
Ausschlusskriterien:
Unvollständige klinische Daten zur Stützung der Diagnose
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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KI-Gruppe
Die Gesichtsfeldberichte in dieser Gruppe werden vom Convolutional Neural Network ausgewertet.
|
Die gesammelten Gesichtsfelder würden vom Algorithmus und Augenärzten unabhängig voneinander bewertet.
Die Leistung des Algorithmus und die der Augenärzte würden verglichen, einschließlich Genauigkeit, AUC, Sensitivität und Spezifität.
Andere Namen:
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|
Menschliche Gruppe
Die Gesichtsfeldberichte in dieser Gruppe werden von 3 Augenärzten unabhängig voneinander ausgewertet.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
|---|---|
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AUC-Wert des Convolutional Neural Network bei der Differenzierung des Glaukom-Gesichtsfeldes vom Nicht-Glaukom-Gesichtsfeld
Zeitfenster: von Januar 2019 bis Januar 2020
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von Januar 2019 bis Januar 2020
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
|---|---|
|
Sensitivität und Spezifität des Convolutional Neural Network bei der Erkennung des Glaukom-Gesichtsfeldes
Zeitfenster: von Januar 2019 bis Januar 2020
|
von Januar 2019 bis Januar 2020
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (TATSÄCHLICH)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (TATSÄCHLICH)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (TATSÄCHLICH)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 2018KYPJ125
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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