Entwicklung eines optimalen Algorithmus für das Management von Patienten mit retinaler Pigmentepithelablösung bei neovaskulärer altersbedingter Makuladegeneration unter Verwendung künstlicher Intelligenz
Entwicklung eines Algorithmus zur Vorhersage anatomischer und funktioneller Ergebnisse einer Therapie mit Angiogenese-Inhibitoren bei Patienten mit retinalen Pigmentepithelablösungen bei neovaskulärer altersbedingter Makuladegeneration, basierend auf primärer optischer Kohärenztomographie der Makulazone und klinischen Daten.
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Krasnodar, Russische Föderation, 350012
- The S.N. Fyodorov Eye Microsurgery State Institution
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Linear B - Scan durch den Makulabereich mit der längsten Ablösung
- Andere Pathologien
Ausschlusskriterien:
- Bilder ohne Abstand
- Bilder, auf denen eine Diagnose der Therapiebedürftigkeit nur bei Vorliegen zusätzlicher, in der Studie nicht berücksichtigter Faktoren möglich ist.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Adhäsion
die Gruppe, in der die Adhäsion der neuroepithelialen Ablösung nach einer Therapie mit dem antivaskulären endothelialen Wachstumsfaktor beobachtet wurde
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0,05 ml Anti-VEGF, intravitreal, monatlich
Andere Namen:
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keine Haftung
Gruppe, in der nach Therapie mit antivaskulärem endothelialem Wachstumsfaktor keine Adhärenz der neuroepithelialen Ablösung bestand
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0,05 ml Anti-VEGF, intravitreal, monatlich
Andere Namen:
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разрыв
Gruppe, in der eine Ruptur einer neuroepithelialen Ablösung nach einer antivaskulären endothelialen Wachstumsfaktortherapie beobachtet wurde
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0,05 ml Anti-VEGF, intravitreal, monatlich
Andere Namen:
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Vorhersagealgorithmus
Zeitfenster: 1.09.2022
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Klassifikator für neuronale Netzwerke
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1.09.2022
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Studienleiter: Viktoria Myasnikova, D.Med.Sc., Deputy Director for Research
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Rohm M, Tresp V, Muller M, Kern C, Manakov I, Weiss M, Sim DA, Priglinger S, Keane PA, Kortuem K. Predicting Visual Acuity by Using Machine Learning in Patients Treated for Neovascular Age-Related Macular Degeneration. Ophthalmology. 2018 Jul;125(7):1028-1036. doi: 10.1016/j.ophtha.2017.12.034. Epub 2018 Feb 14.
- Prahs P, Radeck V, Mayer C, Cvetkov Y, Cvetkova N, Helbig H, Marker D. OCT-based deep learning algorithm for the evaluation of treatment indication with anti-vascular endothelial growth factor medications. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol. 2018 Jan;256(1):91-98. doi: 10.1007/s00417-017-3839-y. Epub 2017 Nov 10.
- Schmidt-Erfurth U, Bogunovic H, Sadeghipour A, Schlegl T, Langs G, Gerendas BS, Osborne A, Waldstein SM. Machine Learning to Analyze the Prognostic Value of Current Imaging Biomarkers in Neovascular Age-Related Macular Degeneration. Ophthalmol Retina. 2018 Jan;2(1):24-30. doi: 10.1016/j.oret.2017.03.015. Epub 2017 May 31.
- Bogunovic H, Montuoro A, Baratsits M, Karantonis MG, Waldstein SM, Schlanitz F, Schmidt-Erfurth U. Machine Learning of the Progression of Intermediate Age-Related Macular Degeneration Based on OCT Imaging. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2017 May 1;58(6):BIO141-BIO150. doi: 10.1167/iovs.17-21789.
- Schmidt-Erfurth U, Waldstein SM, Klimscha S, Sadeghipour A, Hu X, Gerendas BS, Osborne A, Bogunovic H. Prediction of Individual Disease Conversion in Early AMD Using Artificial Intelligence. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2018 Jul 2;59(8):3199-3208. doi: 10.1167/iovs.18-24106.
- Kozina, E. V., S. N. Sakhnov, V. V. Myasnikova, E. V. Bykova, and L. E. Aksenova. 2021. 'Modern Trends in Diagnostics and Prediction of Results of Anti-Vascular Endothelial Growth Factor Therapy of Pigment Epithelial Detachment in Neovascular Agerelated Macular Degeneration Using Deep Machine Learning Method (Literature Review)'. Acta Biomedica Scientifica 6 (6-1): 190-203. https://doi.org/10.29413/ABS.2021-6.6-1.22.
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
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Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
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Andere Studien-ID-Nummern
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- 1 (Mobile Health and Wellness Program)
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