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Eine neue Technik zur Behandlung von Netzhauterkrankungen

18. Januar 2021 aktualisiert von: Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

Forschung zu intelligenter Diagnose und automatischer Läsionsverfolgung zur präzisen Behandlung von Netzhauterkrankungen auf Basis von Deep Learning

Mit dem Aufkommen der Ära der Präzisionsmedizin wird auf der Grundlage von FFA-Bild-Deep-Learning der Bereich von Fundusläsionen identifiziert, Fundusbilder registriert und je nach Schweregrad von Funduserkrankungen die optimale Laserenergie und der optimale Pfad für die genaue Behandlung des Fundus entworfen Erkrankungen haben einen dringenden klinischen Bedarf und eine sehr wichtige Bedeutung

Studienübersicht

Status

Status

Zeigt den aktuellen Rekrutierungsstatus oder den erweiterten Zugriffsstatus an.
Rekrutierung

Bedingungen

Bedingungen

Die Krankheit, Störung, das Syndrom, die Krankheit oder die Verletzung, die untersucht wird. Auf ClinicalTrials.gov können die Bedingungen auch andere gesundheitsbezogene Themen wie Lebensdauer, Lebensqualität und Gesundheitsrisiken umfassen.

Detaillierte Beschreibung

  1. Aufbau einer strukturierten DR-Bilddatenbank und genaue Annotation: retrospektiv (vom 1. Januar 2016 bis zum Tag der ethischen Prüfung) und prospektiv (vom Tag der ethischen Prüfung bis zum 31. Dezember 2023) gesammelte FFA- und andere multimodale Bilddaten. Mehrere Augenärzte und leitende Experten für Funduserkrankungen führten eine diagnostische Bewertung jedes Bildes jedes Patienten durch und vervollständigten die genaue Einstufung der Daten. Schließlich wurde Schritt für Schritt eine strukturierte Dr.-Datenbank erstellt. In diesem Artikel wird die Theorie des Computersehens verwendet, um die Qualitätsverzerrung von FFA-Bildern zu quantifizieren, der Computer wird angeleitet, die vorhandenen Bildverbesserungs- und Rauschunterdrückungsalgorithmen adaptiv zu konfigurieren, und die Vorverarbeitung der Fundusbilddaten wird abgeschlossen.
  2. Aufbau eines intelligenten Bewertungsdiagnosesystems von Dr. basierend auf Fundusbildern: Erstens wird das Fundusbild als Fundusdaten-Trainingsdatenbank verwendet, und gemäß dem internationalen klinischen Dr-Bewertungsdiagnosestandard markieren viele Ärzte das Fundusbild genau. Internationale klinische Dr-Einstufungskriterien: Note 0, keine offensichtlichen Netzhautanomalien; Grad 1, nur Mikroangiom; Grad 2, schwerer als Mikroangiom, aber weniger schwerwiegend als schwer; Grad 3, vier Quadranten, jeder Quadrant hat mehr als 20 Netzhautblutungen, mehr als zwei Quadranten haben deutliche Venenperlen, mehr als ein Quadrant hat offensichtliche Irma, keine Anzeichen einer proliferativen Retinopathie; Grad 4, Neovaskularisation, Glaskörperblutung. Volumenblut, präretinale Blutung. Auf der Grundlage des intelligenten Diagnosestandards Dr. Grading wird ein Faltungs-Neuronales Netzwerk zum Trainieren und Bewerten von Fundusbildern aufgebaut. Nachdem dieser Vorgang für jedes Bild im Trainingssatz der Fundusbilder viele Male wiederholt wurde, lernt das Deep-Learning-System, alle Daten im Trainingssatz zu klassifizieren, um die Fundusbilder genau zu diagnostizieren.
  3. Aufbau eines Faltungs-Neuronalen Netzwerks für den Fokusbereich von FFA-Bildern: Das Faltungs-Neuronale Netzwerk des Deep Learning besteht aus Millionen von Parametern, die zum Trainieren und Ausführen bestimmter Aufgaben verwendet werden. Die durch jede lineare Faltungsoperation erzeugte Ausgabe wird durch eine nichtlineare Aktivierungsfunktion reguliert, kombiniert mit der Dimensionsreduzierung der Pooling-Schicht und der vollständigen Verbindungsschicht, sodass der Optimierungsprozess des tiefen neuronalen Netzwerks nicht nur die Gradientendispersion überwindet, sondern auch zur Generierung von Merkmalen beiträgt ähnlich dem hierarchischen Wahrnehmungsmechanismus menschlicher Nervenzellen für visuelle Signale. Das FFA-Bild wird als Fundusdaten-Trainingsdatenbank verwendet. Basierend auf der genauen Kennzeichnung des Läsionsbereichs (Bereich ohne Perfusion, Mikroangiombereich und Leckagebereich) muss das FFA-Bild für die intelligente Erkennung des Läsionsbereichs behandelt werden. Im Trainingsprozess werden die Parameter des neuronalen Netzes zunächst auf zufällige Werte gesetzt. Anschließend werden für jedes Bild die von der Funktion gelieferten Ergebnisse mit den bekannten Ergebnissen des Trainingssatzes verglichen, um die Parameter der Funktion zu optimieren. Nachdem dieser Vorgang viele Male für jedes Bild im Trainingsdatensatz wiederholt wurde, lernte das Deep-Learning-System, alle Daten im Trainingssatz zu klassifizieren, um die Dr.-Läsionen auf FFA-Bildern genau vorherzusagen.
  4. Aufbau eines intelligenten Fundus-Laser-Navigationsmodells auf der Grundlage von FFA-Bildern und Fundus-Bildregistrierung: Das intelligente Erkennungssystem für Läsionen von Dr. auf dem obigen FFA-Bild identifiziert genau die Bereiche, die einer Fundus-Laserbehandlung bedürfen, und hilft Ärzten bei der Bestimmung der zu behandelnden Läsionen Auf der Bildanpassung des maschinellen Lernens wird ein Registrierungsbild aus Fundusbild und FFA-Kombination bereitgestellt, das entsprechend der Positions- und Größeninformationen des Läsionsbereichs entsprechend dem passenden Netzhautdurchmesser und der Anordnung verschiedener Laserpunkte eingestellt wird, der personalisierte Laser Das Behandlungsschema wird formuliert und das intelligente Leitmodell für die Fundus-Laserbehandlung erstellt.

Studientyp

Studientyp

Beschreibt die Art einer klinischen Studie. Zu den Studientypen gehören Interventionsstudien (auch klinische Studien genannt), Beobachtungsstudien (einschließlich Patientenregister) und erweiterter Zugang.
Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

Einschreibung

Die Anzahl der Teilnehmer an einer klinischen Studie. Die „erwartete“ Einschreibung ist die Zielzahl an Teilnehmern, die die Forscher für die Studie benötigen.
2000

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienkontakt

Der Name und die Kontaktinformationen der Person, die Fragen zur Registrierung für eine klinische Studie beantworten kann. Jeder Standort, an dem die Studie durchgeführt wird, kann auch einen bestimmten Ansprechpartner haben, der diese Fragen möglicherweise besser beantworten kann.

Studienorte

  • China
    • Zhejiang
      • Hanzhou, Zhejiang, China
        • Rekrutierung
        • The Second Affiliated Hospital of Zhejiang University
        • Kontakt:
          • Jin Kai, MD
          • Telefonnummer: 13646828461

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Zulassungskriterien

Die wichtigsten Voraussetzungen, die Personen erfüllen müssen, die an einer klinischen Studie teilnehmen möchten, bzw. welche Eigenschaften sie mitbringen müssen. Auswahlkriterien bestehen sowohl aus Einschlusskriterien (die erforderlich sind, damit eine Person an der Studie teilnehmen kann) als auch aus Ausschlusskriterien (die eine Person an der Teilnahme hindern). Arten von Zulassungskriterien umfassen, ob eine Studie gesunde Freiwillige akzeptiert, Alters- oder Altersgruppenanforderungen hat oder durch das Geschlecht begrenzt ist.

Studienberechtigtes Alter

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Patienten werden im Augenzentrum des zweiten angegliederten Krankenhauses der Zhejiang-Universität einer Netzhautuntersuchung unterzogen

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Patienten mit Netzhauterkrankungen

Ausschlusskriterien:

  • Patienten mit anderen Erkrankungen beeinträchtigen die Netzhautuntersuchung

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte

Gruppe / Kohorte

Eine Gruppe oder Untergruppe von Teilnehmern an einer Beobachtungsstudie, die hinsichtlich biomedizinischer oder gesundheitlicher Ergebnisse bewertet wird.
Patienten
Patienten mit Netzhauterkrankungen

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Primäre Ergebnismessungen

Im Protokoll einer klinischen Studie die geplante Ergebnismessung, die für die Bewertung der Wirkung einer Intervention/Behandlung am wichtigsten ist. Die meisten klinischen Studien haben einen primären Endpunkt, aber einige haben mehr als einen.
Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
künstliche Intelligenz
Zeitfenster: 2016.01-2023.12
Nutzung von Daten zur Entwicklung von Deep-Learning-Modellen
2016.01-2023.12

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Sponsor

Die Organisation oder Person, die die Studie initiiert und die Autorität und Kontrolle über die Studie hat.
Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

Ermittler

Ermittler

Ein Forscher, der an einer klinischen Studie beteiligt ist. Zu den verwandten Begriffen gehören Studienleiter, Unterprüfer am Standort, Studienleiter, Studienleiter und Studienleiter.
  • Hauptermittler: Jin Kai, MD, Zhejiang University
  • Hauptermittler: Xu Yufeng, MD, Zhejiang University
  • Hauptermittler: Lou Lixia, MD, Zhejiang University

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

Studienbeginn

Das tatsächliche Datum, an dem der erste Teilnehmer in eine klinische Studie aufgenommen wurde. Das „voraussichtliche“ Studienstartdatum ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das Studienstartdatum sein wird.
1. Januar 2016

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

Primärer Abschluss

Das Datum, an dem der letzte Teilnehmer einer klinischen Studie untersucht wurde oder eine Intervention erhalten hat, um endgültige Daten für das primäre Ergebnis zu sammeln. Ob die klinische Studie protokollgemäß endete oder beendet wurde, hat keinen Einfluss auf dieses Datum. Bei klinischen Studien mit mehr als einem primären Ergebnismaß mit unterschiedlichen Abschlussdaten bezieht sich dieser Begriff auf das Datum, an dem die Datenerhebung für alle primären Ergebnismaße abgeschlossen ist. Das „erwartete“ primäre Abschlussdatum ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das primäre Abschlussdatum für die Studie sein wird.
1. Januar 2023

Studienabschluss (Voraussichtlich)

Studienabschluss

Das Datum, an dem der letzte Teilnehmer an einer klinischen Studie untersucht wurde oder eine Intervention/Behandlung erhielt, um endgültige Daten für die primären Ergebnismaße, sekundären Ergebnismaße und Nebenwirkungen zu sammeln (d. h. der letzte Besuch des letzten Teilnehmers). Das „voraussichtliche“ Abschlussdatum der Studie ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das Abschlussdatum der Studie sein wird.
31. Dezember 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

Zuerst eingereicht

Das Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer zum ersten Mal einen Studienbericht bei ClinicalTrials.gov eingereicht hat. Zwischen dem Datum der ersten Einreichung und der Verfügbarkeit des Datensatzes auf ClinicalTrials.gov (dem ersten veröffentlichten Datum) liegt in der Regel eine Verzögerung von einigen Tagen.
18. Januar 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

Das Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer zum ersten Mal einen Studienbericht einreicht, der den Qualitätskontrollkriterien (QC) der National Library of Medicine (NLM) entspricht. Der Sponsor oder Prüfer muss möglicherweise einen Studienbericht ein- oder mehrmals überarbeiten und einreichen, bevor die QC-Überprüfungskriterien von NLM erfüllt sind. Es liegt in der Verantwortung des Sponsors oder Prüfers, sicherzustellen, dass die Studienaufzeichnung mit den NLM-QC-Überprüfungskriterien übereinstimmt.
18. Januar 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

Zuerst gepostet

Das Datum, an dem der Studienbericht zum ersten Mal auf ClinicalTrials.gov verfügbar war, nachdem die Qualitätskontrolle (QC) der National Library of Medicine (NLM) abgeschlossen wurde. Zwischen dem Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer den Studienbericht eingereicht hat, und dem ersten veröffentlichten Datum liegt in der Regel eine Verzögerung von einigen Tagen.
22. Januar 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

Letztes Update gepostet

Das letzte Datum, an dem Änderungen an einem Studienbericht auf ClinicalTrials.gov verfügbar gemacht wurden. Es kann eine Verzögerung zwischen der Übermittlung der Änderungen an ClinicalTrials.gov durch den Sponsor oder Prüfer der Studie (Datum der letzten eingereichten Aktualisierung) und dem Datum der letzten Veröffentlichung der Aktualisierung geben.
22. Januar 2021

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

Das letzte Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer Änderungen an einem Studienbericht eingereicht hat, die mit den Qualitätskontrollkriterien (QC) der National Library of Medicine (NLM) übereinstimmen. Es liegt in der Verantwortung des Sponsors oder Prüfers, sicherzustellen, dass die Studienaufzeichnung mit den NLM-QC-Überprüfungskriterien übereinstimmt.
18. Januar 2021

Zuletzt verifiziert

Zuletzt verifiziert

Das letzte Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer die Informationen über eine klinische Studie auf ClinicalTrials.gov als richtig und aktuell bestätigt hat. Wenn eine Studie den Rekrutierungsstatus Recruiting hat; noch keine Rekrutierung; oder aktiv, keine Rekrutierung wurde innerhalb der letzten 2 Jahre nicht bestätigt, der Rekrutierungsstatus der Studie wird als unbekannt angezeigt.
1. Januar 2021

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

Andere Studien-ID-Nummern

Andere Identifikatoren oder ID-Nummern als die NCT-Nummer, die einer klinischen Studie vom Sponsor der Studie, Geldgebern oder anderen zugewiesen werden. Diese Nummern können eindeutige Kennungen von anderen Studienregistern und Zuschussnummern der National Institutes of Health enthalten.
  • 研2019-428

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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