System zur Berichterstellung über erklärbare Augenhintergrunderkrankungen
Erklärbare multimodale tiefe neuronale Netze zur Identifizierung von Augenhintergrunderkrankungen und zur Berichterstellung
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Der Augenhintergrund ist der einzige Teil des menschlichen Körpers, der die Mikrozirkulation der Blutgefäße und das Nervengewebe direkt sehen kann. Durch verschiedene bildgebende Verfahren, darunter Color Fundus Photograph (CFP), Optical Coherence Tomography (OCT), Fluorescein Fundus Angiography (FFA) und Indocyanine Green Angiography (ICGA) usw., ist es möglich, die Netzhaut und die Aderhaut statisch zu überblicken oder dynamisch zu beobachten , der Zustand der Blutgefäße und Nerven sowie eine umfassende Diagnose der Krankheit. Das Screening, die Interpretation und die genaue Diagnose von Erkrankungen des Augenhintergrundes sind für die Prävention, Kontrolle und präzise Behandlung von Krankheiten von entscheidender Bedeutung. Aufgrund der Vielfalt der Fundusuntersuchungsmethoden sowie der Komplexität und Professionalität der Untersuchung mangelt es jedoch an Fundusspezialisten, die über ausreichende klinische Erfahrung und Kenntnisse zur Interpretation von Fundusuntersuchungen verfügen. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) bei der Diagnose von Funduserkrankungen werden nach und nach verschiedene Modalitäten bildgebender Untersuchungsmethoden auf die Entwicklung von Systemen zur Diagnose von Funduserkrankungen angewendet. Darüber hinaus sind zu medizinischen Bildern häufig auch entsprechende Berichte vorhanden, die meist auf der Erfahrung von Klinikern oder Radiologen basieren.
Hier etablieren wir ein System zur Diagnose und Berichterstellung von Funduserkrankungen, das auf modalübergreifenden Augenfundus-Bildgebungsuntersuchungen basiert und gleichzeitig Fundusläsionen sichtbar macht. Außerdem wird eine multizentrische Datenüberprüfung durchgeführt. Die Forschungsergebnisse werden bei der Diagnose von Fundusläsionen und der Erstellung von Bildgebungsberichten hilfreich sein. Wir hoffen, dass dies der Gesellschaft komplexere bildgebende Untersuchungsmethoden für den Augenhintergrund bekannt machen und dazu beitragen könnte, die Frühdiagnose und Behandlung von Augenhintergrundläsionen, die zur Erblindung führen, zu verbessern.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Yingfeng Zheng, M.D. Ph.D
- Telefonnummer: +8613922286455
- E-Mail: zhyfeng@mail.sysu.edu.cn
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Wenjia Cai, M.D. Ph.D
- Telefonnummer: +8615017593912
- E-Mail: caiwenjia@gzzoc.com
Studienorte
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, China, 510000
- Rekrutierung
- Zhognshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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Kontakt:
- Yingfeng Zheng, M.D, Ph.D
- Telefonnummer: +8613922286455
- E-Mail: zhyfeng@mail.sysu.edu.cn
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Die Qualität der multimodalen Untersuchungsbilder von Augenhintergrunderkrankungen und der entsprechenden Berichte sollte klinisch akzeptabel sein.
Ausschlusskriterien:
- Berichte mit fehlenden Schlüsselinformationen.
- Bilder mit starker Reduzierung der Bildauflösung, Unschärfe oder Artefakten wurden von der weiteren Analyse ausgeschlossen.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
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Trainingsset
Multimodale Augenhintergrundbilder und entsprechende Berichte, gesammelt von mehreren Screening-Standorten in China.
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Interner Validierungssatz
Vom Trainingssatz getrennte Datensätze.
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Externes Testset
Multimodale Augenhintergrundbilder und entsprechende Berichte, gesammelt von Multizentren in China und auf der ganzen Welt.
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Durch verschiedene Modalitäten der Augenhintergrundbildgebung, kombiniert mit klinischen Daten und der Erfahrung von Ärzten, um verschiedene Augenhintergrunderkrankungen zu diagnostizieren.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Fläche unter der Empfängerbetriebskennlinie des Deep-Learning-Systems
Zeitfenster: Grundlinie
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Die Forscher berechnen die Fläche unter der Betriebskennlinie des Empfängers des Deep-Learning-Systems und vergleichen diesen Index mit menschlichen Augenärzten.
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Grundlinie
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Intersection-Over-Union der Erklärungsgenauigkeit der Modelle
Zeitfenster: Grundlinie
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Die Forscher berechnen die Intersection-Over-Union (IOU) (oder Jaccard-Ähnlichkeit) zwischen den Aufmerksamkeitskartierungsregionen des Läsionsbildes und den Ground-Truth-Regionen des Deep-Learning-Systems.
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Grundlinie
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Sensitivität und Spezifität des Deep-Learning-Systems
Zeitfenster: Grundlinie
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Die Forscher berechnen die Sensitivität und Spezifität des Deep-Learning-Systems.
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Grundlinie
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Yingfeng Zheng, M.D. Ph.D, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity,Guangzhou, Guangdong, China, 510060
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 2021KYPJ164
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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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