Künstliches Intelligenzsystem zur Bewertung der Bildqualität von Spaltlampenbildern und ihre Auswirkungen auf die Diagnose
16. März 2020 aktualisiert von: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
Künstliches Intelligenzsystem zur Bewertung der Bildqualität von Spaltlampenbildern und seine Auswirkungen auf die Diagnose: Eine klinische Studie
Spaltlampenbilder werden in der Augenheilkunde häufig zur Erkennung von Katarakt, Keratopathie und anderen Erkrankungen des vorderen Augenabschnitts verwendet.
In der Praxis kann die Qualität von Spaltlampenbildern inakzeptabel sein, was die diagnostische Genauigkeit und Effizienz beeinträchtigen kann.
Hier etablierten und validierten die Forscher ein künstliches Intelligenzsystem, um eine automatische Qualitätsbewertung von Spaltlampenbildern bei der Aufnahme zu erreichen.
Dieses System kann Fotografen auch eine Anleitung zu den Gründen für geringe Qualität geben.
Studienübersicht
Status
Unbekannt
Intervention / Behandlung
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Voraussichtlich)
300
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
-
Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, China, 510060
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
-
-
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
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Einschlusskriterien: - Patienten sollten sich des Inhalts bewusst sein und die Einverständniserklärung unterschrieben haben.
Ausschlusskriterien: - 1. Patienten, die nicht mit einem Fotografen kooperieren können, wie einige Gelähmte, Patienten mit Demenz und schwere Psychopathen.
- 2. Patienten, die nicht einverstanden sind, eine Einverständniserklärung zu unterschreiben
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Die Patienten sollten sich des Inhalts bewusst sein und die Einverständniserklärung unterschreiben.
Ausschlusskriterien:
- 1. Patienten, die nicht mit einem Fotografen kooperieren können, wie einige Gelähmte, Patienten mit Demenz und schwere Psychopathen.
- 2. Patienten, die nicht einverstanden sind, eine Einverständniserklärung zu unterschreiben.
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Kohorte
- Zeitperspektiven: Interessent
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Beurteilung der Bildqualität mit der Spaltlampe
Gerät: ein System künstlicher Intelligenz zur Qualitätsbewertung von Spaltlampenbildern.
Diese Patienten sind in primären Gesundheitseinrichtungen oder der AI-Klinik des Zhongshan Ophthalmic Center eingeschrieben
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Der Teilnehmer braucht nur wie gewohnt mehrere Spaltlampenaufnahmen zu machen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Leistung eines künstlichen Intelligenzsystems zur Unterscheidung zwischen guter Bildqualität und schlechter Bildqualität
Zeitfenster: 3 Monate
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Bereich unter den Betriebskennlinien des Empfängers, Empfindlichkeit, Spezifität, positive und negative Vorhersagewerte, Genauigkeit
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3 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Der Leistungsvergleich bisheriger KI-Diagnosesysteme mit Spaltlampenbildern unterschiedlicher Bildqualität
Zeitfenster: 3 Monate
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Cohens Kappa-Koeffizient, P-Wert und andere verwandte statistische Ergebnisse
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3 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
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)
1. Februar 2020
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
1. Juli 2020
Studienabschluss (Voraussichtlich)
1. Juli 2020
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
16. März 2020
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
16. März 2020
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
19. März 2020
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
19. März 2020
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
16. März 2020
Zuletzt verifiziert
1. März 2020
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- IMAQUA2020-China-02
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
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