Investigación de detección automatizada de maculopatía basada en técnicas de IA utilizando imágenes OCT
22 de marzo de 2018 actualizado por: The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
Investigación de detección automática de maculopatía mediante técnicas de aprendizaje profundo basadas en imágenes de tomografía óptica coherente
Los investigadores esperan desarrollar un algoritmo que pueda interpretar imágenes OCT y determinar de forma automática si la mácula es normal o no mediante el uso de técnicas de aprendizaje profundo basadas en imágenes OCT.
Y los investigadores desean desarrollar aplicaciones de software que ayuden a detectar y diagnosticar mejor las enfermedades maculares en áreas con recursos limitados.
Descripción general del estudio
Estado
Desconocido
Condiciones
Descripción detallada
Los investigadores aplicarán una red neuronal convolucional de aprendizaje profundo mediante el uso de ImageNet para una detección automatizada de múltiples enfermedades de la retina con escaneos B horizontales de OCT con una base de datos etiquetada de alta calidad.
Los conjuntos de datos, incluido el conjunto de datos de entrenamiento, el conjunto de datos de prueba y los conjuntos de datos de validación, serán creados por oftalmólogos del primer hospital afiliado de la Universidad Médica de Nanjing de acuerdo con las pautas de anotación estandarizadas.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
20000
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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-
Jiangsu
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Nanjing, Jiangsu, Porcelana, 210029
- The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
N/A
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
sin edad limitada, sin género
Descripción
Criterios de inclusión:
- Todos los pacientes que asistan al Departamento de Oftalmología del Primer Hospital Afiliado de la Universidad Médica de Nanjing dentro de los 5 años y que hayan recibido diagnósticos conocidos y claros con imágenes digitales de retina (incluidas OCT, fotografías digitales de fondo de ojo y angiografía de fondo de ojo con fluoresceína, al menos con imágenes de OCT) como parte de su atención clínica de rutina, serán elegibles para su inclusión en este estudio.
Criterio de exclusión:
- Los exámenes en papel (es decir, fotos de informes en papel de imágenes OCT realizadas en otros hospitales) no serán elegibles.
- Datos de pacientes que previamente solicitaron manualmente que sus datos no se compartan, incluso con fines de investigación en forma anónima, y hayan informado al Departamento de Oftalmología del Primer Hospital Afiliado de la Universidad Médica de Nanjing de este deseo (incluso en estudios realizados previamente u otros estudios en curso en este hospital), serán excluidos y sus datos no se cargarán en la plataforma en la nube antes de que comience la investigación.
- Los datos de ojos tapados con aceite o gas de silicona (es decir, C3F8) no serán elegibles.
- Los datos con mala calidad de imagen, como imágenes incompletas, imágenes invertidas, imágenes borrosas o agrietadas e imágenes con una señal muy débil (es decir, hemorragia vítrea), no serán elegibles.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Modelos observacionales: Otro
- Perspectivas temporales: Transversal
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
|---|
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Normal
estructura macular normal de exploraciones B de OCT horizontales
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Anormal
estructura macular anormal de exploraciones B de OCT horizontales, incluidas muchas subcategorías de características patológicas, como membrana epirretiniana, desprendimiento del epitelio pigmentario, etc.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Curva característica operativa del receptor (ROC) del algoritmo
Periodo de tiempo: aproximadamente 1 año
|
También se le llama curva de sensibilidad.
La curva ROC muestra cuán sensible es el modelo de algoritmo para detectar automáticamente la salida deseada.
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aproximadamente 1 año
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Área bajo la curva ROC (AUC)
Periodo de tiempo: aproximadamente 1 año
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Muestra el valor operativo del modelo de algoritmo, que puede representar el efecto del modelo.
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aproximadamente 1 año
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Investigadores
- Investigador principal: Songtao Yuan, doctor, The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
30 de junio de 2017
Finalización primaria (Anticipado)
1 de junio de 2018
Finalización del estudio (Anticipado)
31 de diciembre de 2020
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
26 de febrero de 2018
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
22 de marzo de 2018
Publicado por primera vez (Actual)
26 de marzo de 2018
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
26 de marzo de 2018
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
22 de marzo de 2018
Última verificación
1 de febrero de 2018
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- JSPH-AIOCT-001
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
No
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .