Künstliches Intelligenzsystem zur Beurteilung der Bildqualität von Fundusbildern und ihrer Auswirkungen auf die Diagnose
Künstliches Intelligenzsystem zur Beurteilung der Bildqualität von Fundusbildern und ihrer Auswirkungen auf die Diagnose: Eine klinische Studie
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, China, 510060
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Einschlusskriterien:
- Patienten sollten den Inhalt kennen und die Einverständniserklärung unterschreiben.
Ausschlusskriterien:
- 1. Patienten, die nicht mit einem Fotografen kooperieren können, wie z. B. einige Gelähmte, Patienten mit Demenz und schwere Psychopathen.
- 2. Patienten, die der Unterzeichnung einer Einverständniserklärung nicht zustimmen.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten sollten den Inhalt kennen und die Einverständniserklärung unterschreiben.
Ausschlusskriterien:
- 1. Patienten, die nicht mit einem Fotografen kooperieren können, wie z. B. einige Gelähmte, Patienten mit Demenz und schwere Psychopathen.
- 2. Patienten, die der Unterzeichnung einer Einverständniserklärung nicht zustimmen.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Beurteilung der Bildqualität des Fundus
Gerät: ein künstliches Intelligenzsystem zur Qualitätsbewertung von Fundusbildern.
Diese Patienten werden in primären Gesundheitseinrichtungen oder der AI-Klinik im Zhongshan Ophthalmic Center aufgenommen.
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Der Teilnehmer muss lediglich wie gewohnt eine Fundusaufnahme machen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Leistung eines künstlichen Intelligenzsystems zur Unterscheidung zwischen guter und schlechter Bildqualität
Zeitfenster: 3 Monate
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Fläche unter den Betriebskennlinien des Empfängers, Empfindlichkeit, Spezifität, positive und negative Vorhersagewerte, Genauigkeit
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3 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Der Vergleich der Leistung früherer Diagnosesysteme mit künstlicher Intelligenz mit Fundusbildern unterschiedlicher Bildqualität
Zeitfenster: 3 Monate
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Cohens Kappa-Koeffizient, P-Wert und andere verwandte statistische Ergebnisse
|
3 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Voraussichtlich)
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
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- IMAQUA2020-China-01
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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