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Deep Learning zur Klassifizierung von Scheimpflug-Hornhaut-Tomographiebildern

5. Oktober 2020 aktualisiert von: Khaled Abdelazeem, Assiut University

Klassifikation von farbcodierten Scheimpflug-Kamera-Hornhaut-Tomographiebildern unter Verwendung von Deep Learning

Keratokonus ist eine häufige Erkrankung. Eine frühzeitige Diagnose beeinflusst die Krankheitsprognose bei den betroffenen Patienten und beugt postoperativen Komplikationen bei Patienten mit Keratokonus unter Berücksichtigung einer refraktiven Operation vor. Ansätze des maschinellen Lernens wurden weit verbreitet für die Bildklassifizierung verwendet. Hier werden wir die Fähigkeit von Deep Learning bewerten, eine leistungsstarke Bildklassifizierung der farbcodierten Hornhautkarten zu ermöglichen, die von der Scheimpflug-Kamera bei Patienten mit Keratokonus, subklinischem Keratokonus und normalen Personen erhalten wurden.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

1669

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Ägypten
      • Assiut, Ägypten, 71515
        • Faculty of Medicine

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

18 Jahre bis 45 Jahre (ERWACHSENE)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Patienten mit Keratokonus, subklinischem Keratokonus und normale Personen aus Kandidaten für refraktive Chirurgie.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Keratokonus-Gruppe:

  • Vorhandensein einer zentralen Hornhautvorwölbung mit Fleischer-Ring, Vogt-Streifen oder beidem durch Spaltlampenuntersuchung.
  • unregelmäßige Hornhaut, bestimmt durch verzerrte Keratometrieflecken und Verzerrung des retinoskopischen Rotreflexes oder beides, zusätzlich zu den folgenden topographischen Befunden, wie sie von Pińero und Kollegen zusammengefasst wurden:
  • fokale Versteilerung in einer Protrusionszone, umgeben von konzentrisch abnehmenden Brechkraftzonen
  • Fokusbereiche mit Dioptrienwerten (D) >47,0D
  • Inferior-Superior(I-S)-Asymmetrie gemessen mit > 1,4 dpt
  • Abwinklung der Halbmeridiane in einem asymmetrischen oder gebrochenen Bowtie-Muster mit Schrägstellung der steilsten radialen Achse (SRAX) .

Verdächtige Gruppe:

• Definiert als subtile tomographische Veränderungen der Hornhaut wie die oben erwähnten Keratokonus-Anomalien ohne die für Keratokonus typischen Veränderungen der Spaltlampe oder der Sehschärfe (forme fruste keratoconus).

Normale Gruppe:

  • Kandidaten für refraktive Chirurgie
  • Brechungsfehler von weniger als 8,0 D Sphäre
  • Weniger als 3,0 D Astigmatismus
  • ohne klinische, topografische oder tomografische Zeichen eines Keratokonus oder verdächtigen Keratokonus.

Ausschlusskriterien:

  • Systemische Krankheit
  • Andere Hornhauterkrankungen wie pellucide marginale Degeneration
  • Geschichte des Traumas
  • Hornhautchirurgie wie z. B. Hornhautvernetzung bei progressivem Keratokonus.

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
Intervention / Behandlung
Keratokonus

Diejenigen mit einer klinischen Diagnose von Keratokonus wie:

a) das Vorhandensein eines zentralen Hornhautvorsprungs mit Fleischer-Ring, Vogt-Streifen oder beidem durch Spaltlampenuntersuchung. (b) eine unregelmäßige Hornhaut, bestimmt durch verzerrte Keratometrieflecken und Verzerrung des retinoskopischen Rotreflexes oder beides zusätzlich zu den folgenden topographischen Befunden, wie sie von Pińero und Kollegen zusammengefasst wurden: fokale Versteilerung in einer Protrusionszone, umgeben von konzentrisch abnehmenden Brechkraftzonen, fokale Bereiche mit dioptrischem ( D) Werte > 47,0 dpt, inferior-superior (I-S) Asymmetrie gemessen > 1,4 dpt oder Abwinklung der Hemimeridiane in einem asymmetrischen oder gebrochenen Bowtie-Muster mit Schiefstellung der steilsten Radialachse (SRAX) 2.
Sonstiges: Hornhaut-Tomographie mit Scheimpflug-Kamera
Pentacam Sheimpflug-System (Pentacam HR, Oculus Optikgeräte GmbH, Software V.1.15r4 n7) wird zur Bildgebung der vorderen und hinteren Oberflächen der Hornhaut verwendet, um tomographische Hornhautkarten zu erhalten.
Subklinischer Keratokonus
Definiert als subtile tomographische Veränderungen der Hornhaut wie die oben erwähnten Keratokonus-Anomalien in Abwesenheit von Spaltlampen- oder Sehschärfeveränderungen, die typisch für Keratokonus sind (subklinischer Keratokonus).
Sonstiges: Hornhaut-Tomographie mit Scheimpflug-Kamera
Pentacam Sheimpflug-System (Pentacam HR, Oculus Optikgeräte GmbH, Software V.1.15r4 n7) wird zur Bildgebung der vorderen und hinteren Oberflächen der Hornhaut verwendet, um tomographische Hornhautkarten zu erhalten.
Normal
Diese Gruppe umfasste Kandidaten für refraktive Chirurgie und Probanden, die eine Kontaktlinsenanpassung beantragten, mit einem Refraktionsfehler von weniger als 8,0 D Sphäre mit weniger als 3,0 D Astigmatismus und ohne klinische, topografische oder tomografische Anzeichen von Keratokonus oder vermutetem Keratokonus.
Sonstiges: Hornhaut-Tomographie mit Scheimpflug-Kamera
Pentacam Sheimpflug-System (Pentacam HR, Oculus Optikgeräte GmbH, Software V.1.15r4 n7) wird zur Bildgebung der vorderen und hinteren Oberflächen der Hornhaut verwendet, um tomographische Hornhautkarten zu erhalten.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Beschnitten, entrauscht und in der Größe angepasst, um vier separate Bildstapel von 256 × 256 Pixeln zu erhalten
Zeitfenster: 2 Tage
2 Tage

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Assiut 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)

10. August 2020

Primärer Abschluss (TATSÄCHLICH)

20. August 2020

Studienabschluss (TATSÄCHLICH)

25. August 2020

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

30. Juli 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

30. Juli 2020

Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)

4. August 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)

6. Oktober 2020

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

5. Oktober 2020

Zuletzt verifiziert

1. Oktober 2020

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 17300437

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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