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Diagnostische Wirksamkeit von CNN bei der Vorhersage intraoperativer Komplikationen bei SMILE

12. März 2024 aktualisiert von: Jian Xiong, Second Affiliated Hospital of Nanchang University

Diagnostische Wirksamkeit eines auf Faltungs-Neuronalen Netzwerken basierenden Algorithmus bei der Vorhersage intraoperativer Komplikationen bei der Lentikelextraktion mit kleinen Schnitten

Bewertung der diagnostischen Effizienz des neuronalen Netzwerks bei der Vorhersage von Komplikationen bei der Lentikelextraktion mit kleinem Schnitt in einer multizentrischen Querschnittsstudie.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Die Hauptursache für eine globale Sehbehinderung ist derzeit ein Brechungsfehler, und die Small Incision Lenticule Extraction (SMILE) unter Verwendung eines Femtosekundenlasers zur Hornhaut-Stroma-Lentikelextraktion kann die Brechkraft verändern. Allerdings können während des SMILE-Laserscanvorgangs aufgrund individueller Unterschiede in den Hornhauteigenschaften Komplikationen wie eine undurchsichtige Blasenschicht (OBL), eine Ablösung durch Unterdruck und schwarze Flecken auftreten, die den normalen Operationsverlauf und die postoperative Genesung erheblich beeinträchtigen. Erfahrene Ärzte können intraoperative Komplikationen häufig anhand von Scanbildern, der Mitarbeit des Patienten und anderen Faktoren vorhersagen, die Lernkurve ist jedoch relativ lang. Gegenwärtig hat künstliche Intelligenz eine mit menschlichen Ärzten vergleichbare Genauigkeit bei der Interpretation medizinischer Bildgebung vieler verschiedener Krankheiten erreicht. Zuvor haben wir ein tiefes Faltungs-Neuronales Netzwerk trainiert, um intraoperative Komplikationen bei SMILE-Eingriffen vorherzusagen. Die aktuelle multizentrische Studie soll die Wirksamkeit des auf Faltungs-Neuronalen Netzwerken basierenden Algorithmus bei der Vorhersage intraoperativer Komplikationen bewerten und seinen Nutzen in der realen Welt bewerten.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

1250

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

  • Name: Jian Xiong, docter
  • Telefonnummer: +86 18170906556
  • E-Mail: 894040417@qq.com

Studieren Sie die Kontaktsicherung

Studienorte

  • China
    • Jiangxi
      • Nanchang, Jiangxi, China, 330000
        • Rekrutierung
        • The Second Affiliated Hospital of Nanchang University
        • Kontakt:
        • Kontakt:

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

  • Erwachsene

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Patienten aus Kliniken in verschiedenen Augenzentren in ganz China. Jeder Proband muss über eine vollständige chirurgische Videoaufzeichnung und medizinische Unterlagen verfügen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Ein Zustand, bei dem der sphärische äquivalente Brechungsfehler eines Auges ≤ -0,50 beträgt D wenn die Augenakkommodation entspannt ist;
  • Alter ≥18 Jahre;
  • Sphärisches Äquivalent (SE) ≥-10,0D;
  • Korrigierter Fernvisus (CDVA) ≥16/20;
  • Stabile Myopie seit mindestens 2 Jahren;
  • Tragen Sie seit mindestens 2 Wochen keine Kontaktlinsen.

Ausschlusskriterien:

  • Das Vorhandensein oder die Vorgeschichte anderer Augenerkrankungen als Myopie und Astigmatismus, wie z. B. Keratokonus oder äußere Augenverletzungen;
  • Eine Geschichte der Augenchirurgie;
  • Das Vorhandensein oder die Vorgeschichte systemischer Erkrankungen.

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
Augen mit SMILE-Operationen
Augen mit SMILE-Operationen, die von erfahrenen Chirurgen durchgeführt wurden.
Diagnosetest: KI-Diagnosealgorithmus
Die gesammelten SMILE-Prozeduren würden vom Algorithmus bewertet. Die Leistung des Algorithmus würde bewertet, einschließlich Genauigkeit, AUC, Sensitivität und Spezifität.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
AUROC eines Faltungs-Neuronalen Netzwerks bei der Vorhersage des OBL-Bereichs
Zeitfenster: Tag 0
Die Fläche unter dem Empfängerbetriebsmerkmal des Faltungs-Neuronalen Netzwerks bei der Vorhersage der undurchsichtigen Blasenschichtfläche während der SMILE-Operationen
Tag 0
AUROC eines Faltungs-Neuronalen Netzwerks bei der Vorhersage eines fortschreitenden Saugverlusts
Zeitfenster: Tag 0
Die Fläche unter der Empfängerbetriebscharakteristik des Faltungs-Neuronalen Netzwerks bei der Vorhersage eines fortschreitenden Saugverlusts während der SMILE-Operationen
Tag 0

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Sensitivität und Spezifität des Faltungs-Neuronalen Netzwerks bei der Vorhersage des OBL-Bereichs
Zeitfenster: Tag 0
Sensitivität und Spezifität des Faltungs-Neuronalen Netzwerks bei der Vorhersage der undurchsichtigen Blasenschichtfläche während der SMILE-Operationen
Tag 0
Sensitivität und Spezifität des Faltungs-Neuronalen Netzwerks bei der Vorhersage eines fortschreitenden Saugverlusts
Zeitfenster: Tag 0
Sensitivität und Spezifität des Faltungs-Neuronalen Netzwerks bei der Vorhersage eines fortschreitenden Saugverlusts während der SMILE-Operationen
Tag 0

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Second Affiliated Hospital of Nanchang University

Mitarbeiter

Hangzhou Huaxia Eye Hospital
Nanchang Bright Eye Hospital

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)

15. Juni 2021

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2024

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

3. Januar 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

3. Januar 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

12. Januar 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

15. März 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

12. März 2024

Zuletzt verifiziert

1. März 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 【2023】 No.（96）

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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