Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Uusi tekniikka verkkokalvosairauksien hoitoon

maanantai 18. tammikuuta 2021 päivittänyt: Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

Älykkään diagnoosin ja automaattisen vaurioseurannan tutkimus verkkokalvon sairauksien täsmälliseen hoitoon syväoppimisen perusteella

Tarkkuuslääketieteen aikakauden tultua FFA-kuvaan perustuvaan syväoppimiseen silmänpohjavaurioiden alueen tunnistamiseksi, silmänpohjakuvien rekisteröinnille silmänpohjasairauksien vakavuuden mukaan optimaalisen laserenergian ja -reitin suunnittelemiseksi, silmänpohjan tarkkaan hoitoon. sairauksilla on kiireellisiä kliinisiä tarpeita ja erittäin tärkeä merkitys

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Tila

Ilmaisee nykyisen rekrytointitilan tai laajennetun pääsyn tilan.
Rekrytointi

Ehdot

Ehdot

Sairaus, häiriö, oireyhtymä, sairaus tai vamma, jota tutkitaan. Sivustolla ClinicalTrials.gov olosuhteet voivat sisältää myös muita terveyteen liittyviä kysymyksiä, kuten elinikää, elämänlaatua ja terveysriskejä.

Yksityiskohtainen kuvaus

  1. Strukturoitu DR-kuvatietokanta Rakenne ja tarkka huomautus: retrospektiivinen (1. tammikuuta 2016 eettisen tarkastelun päivään) ja tulevaisuuden (eettisen tarkastelun päivästä 31. joulukuuta 2023) kerätty FFA- ja muu multimodaalinen kuvadata. Useat silmälääkärit ja silmänpohjasairauksien johtavat asiantuntijat tekivät diagnostisen arvioinnin kunkin potilaan jokaisesta kuvasta ja suorittivat tietojen tarkan luokitusdiagnoosin. Lopuksi strukturoitu Dr-tietokanta luotiin vaihe vaiheelta. Tässä artikkelissa käytetään tietokonenäön teoriaa FFA-kuvan laadun vääristymisen kvantifiointiin, opastaa tietokonetta konfiguroimaan nykyiset kuvanparannus- ja kohinanvaimennusalgoritmit mukautuvasti ja viimeistelee silmänpohjakuvatietojen esikäsittelyn.
  2. Älykkään silmänpohjakuvaan perustuvan luokitusjärjestelmän rakentaminen: ensinnäkin silmänpohjakuvaa käytetään silmänpohjan koulutustietokantana, ja kansainvälisen kliinisen Dr-arviointistandardin mukaan monet lääkärit merkitsevät silmänpohjakuvan tarkasti. Kansainväliset kliinisen tohtorin arviointiperusteet: luokka 0, ei selviä verkkokalvon poikkeavuuksia; luokka 1, vain mikroangiooma; aste 2, vakavampi kuin mikroangiooma, mutta vähemmän vakava kuin vakava; luokka 3, neljä kvadranttia, jokaisessa kvadrantissa on yli 20 verkkokalvon verenvuotoa, yli kahdessa neljänneksessä on selvät laskimohelmet, useammassa kuin yhdessä neljänneksessä on ilmeinen Irma, ei merkkejä proliferatiivisesta retinopatiasta; luokka 4, uudissuonittuminen, lasiaisen verenvuoto Veren määrä, verkkokalvon verenvuoto. Dr Grading älykkään diagnoosistandardin perusteella konvoluutiohermoverkko rakennetaan silmänpohjakuvien kouluttamiseksi ja arvostelemiseksi. Toistettuaan tämän prosessin monta kertaa jokaiselle silmänpohjakuvien harjoitussarjan kuvalle, syväoppimisjärjestelmä oppii luokittelemaan kaikki harjoitussarjan tiedot silmänpohjakuvien tarkan diagnoosin varmistamiseksi.
  3. Konvoluutiohermoverkon rakentaminen FFA-kuvan fokusalueelle: syväoppimisen konvoluutiohermoverkko koostuu miljoonista parametreista, joilla harjoitellaan ja suoritetaan annettuja tehtäviä. Kunkin lineaarisen konvoluutiooperaation tuottama tulos tasataan epälineaarisella aktivointifunktiolla yhdistettynä poolauskerroksen ja täyden yhteyskerroksen mittasuhteiden pienentämiseen, jotta syvän hermoverkon optimointiprosessi ei vain voita gradienttidispersiota, vaan auttaa myös luomaan ominaisuuksia. samanlainen kuin ihmisen hermosolujen hierarkkinen havaintomekanismi visuaalisten signaalien suhteen. FFA-kuvaa käytetään silmänpohjan koulutustietokantana. Leesioalueen tarkan merkinnän (ei perfuusioaluetta, mikroangiooma-aluetta ja vuotoaluetta) perusteella FFA-kuvaa on käsiteltävä leesioalueen älykkään tunnistamiseksi. Koulutusprosessissa neuroverkon parametrit asetetaan aluksi satunnaisiin arvoihin. Sitten kunkin kuvan kohdalla funktion antamia tuloksia verrataan opetusjoukon tunnettuihin tuloksiin funktion parametrien optimoimiseksi. Toistettuaan tämän prosessin monta kertaa jokaiselle harjoitustietojoukon kuvalle, syväoppimisjärjestelmä oppi luokittelemaan kaikki harjoitusjoukon tiedot ennustaakseen tarkasti Dr-leesiot FFA-kuvissa.
  4. Älykkään silmänpohjan lasernavigointimallin rakentaminen FFA-kuvaan ja silmänpohjakuvan rekisteröintiin: Dr-leesion älykäs tunnistusjärjestelmä yllä olevassa FFA-kuvassa tunnistaa tarkasti silmänpohjan laserhoitoa tarvitsevat alueet, auttaa lääkäreitä määrittämään hoidettavat leesiot ja koneoppimisen kuvasovituksesta tarjoaa silmänpohjakuvan ja FFA-yhdistelmän rekisteröintikuvan, joka asetetaan leesioalueen sijainnin ja kokotietojen mukaan verkkokalvon yhteensopivuuden halkaisijan ja eri laserpisteiden sijoittelun mukaan, personoitu laser muotoillaan hoitosuunnitelma ja rakennetaan älykäs silmänpohjalaserhoidon ohjausmalli.

Opintotyyppi

Opintotyyppi

Kuvaa kliinisen tutkimuksen luonnetta. Tutkimustyyppejä ovat interventiotutkimukset (kutsutaan myös kliinisiksi kokeiksi), havaintotutkimukset (mukaan lukien potilasrekisterit) ja laajennettu pääsy.
Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Odotettu)

Ilmoittautuminen

Kliinisen tutkimuksen osallistujien määrä. "Odotettu" ilmoittautuminen on tavoitemäärä osallistujia, jonka tutkijat tarvitsevat tutkimukseen.
2000

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskeluyhteys

Opiskeluyhteys

Sen henkilön nimi ja yhteystiedot, joka voi vastata kliiniseen tutkimukseen ilmoittautumiskysymyksiin. Jokaisella paikkakunnalla, jossa tutkimus suoritetaan, voi myös olla tietty yhteyshenkilö, joka voi paremmin vastata näihin kysymyksiin.

Opiskelupaikat

  • Kiina
    • Zhejiang
      • Hanzhou, Zhejiang, Kiina
        • Rekrytointi
        • The Second Affiliated Hospital of Zhejiang University
        • Ottaa yhteyttä:
          • Jin Kai, MD
          • Puhelinnumero: 13646828461

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Kelpoisuusvaatimukset

Keskeiset vaatimukset, jotka ihmisten, jotka haluavat osallistua kliiniseen tutkimukseen, on täytettävä tai ominaisuudet, jotka heillä on oltava. Kelpoisuuskriteerit koostuvat sekä osallistumiskriteereistä (jotka vaaditaan, jotta henkilö voi osallistua tutkimukseen) että poissulkemisperusteista (jotka estävät henkilöä osallistumasta). Kelpoisuuskriteerityyppejä ovat muun muassa se, otetaanko tutkimukseen terveitä vapaaehtoisia, onko ikä- tai ikäryhmävaatimuksia vai sukupuolen mukaan rajoitettu.

Opintokelpoiset iät

  • Lapsi
  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Joo

Sukupuolet, jotka voivat opiskella

Kaikki

Näytteenottomenetelmä

Todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

potilaille tehdään verkkokalvon tutkimus silmäkeskuksessa Zhejiangin yliopiston toisessa liitännäissairaalassa

Kuvaus

Sisällyttämiskriteerit:

  • potilailla, joilla on verkkokalvon sairauksia

Poissulkemiskriteerit:

  • muita sairauksia sairastavat potilaat vaikuttavat verkkokalvon tutkimiseen

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

Kohortit ja interventiot

Ryhmä/Kohortti

Ryhmä/Kohortti

Ryhmä tai alaryhmä havainnointitutkimuksen osallistujia, jonka biolääketieteelliset tai terveydelliset tulokset arvioidaan.
potilaita
potilailla, joilla on verkkokalvon sairauksia

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Kliinisen tutkimuksen protokollassa suunniteltu tulosmittaus, joka on tärkein toimenpiteen/hoidon vaikutuksen arvioinnissa. Useimmilla kliinisillä tutkimuksilla on yksi ensisijainen tulosmittaus, mutta joissakin on useampia kuin yksi.
Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
tekoäly
Aikaikkuna: 2016.01.-2023.12
käyttää dataa syväoppimismallien kehittämiseen
2016.01.-2023.12

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Sponsori

Organisaatio tai henkilö, joka käynnistää tutkimuksen ja jolla on valtuudet ja määräysvalta tutkimuksessa.
Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

Tutkijat

Tutkijat

Kliiniseen tutkimukseen osallistuva tutkija. Aiheeseen liittyviä termejä ovat kohteen päätutkija, työpaikan osatutkija, tutkimusjohtaja, tutkimuksen johtaja ja tutkimuksen päätutkija.
  • Päätutkija: Jin Kai, MD, Zhejiang University
  • Päätutkija: Xu Yufeng, MD, Zhejiang University
  • Päätutkija: Lou Lixia, MD, Zhejiang University

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Todellinen)

Opiskelun aloitus

Todellinen päivämäärä, jolloin ensimmäinen osallistuja otettiin mukaan kliiniseen tutkimukseen. "Odotettu" tutkimuksen aloituspäivä on päivämäärä, jonka tutkijat uskovat olevan tutkimuksen aloituspäivä.
Perjantai 1. tammikuuta 2016

Ensisijainen valmistuminen (Odotettu)

Ensisijainen valmistuminen

Päivämäärä, jolloin viimeinen kliinisen tutkimuksen osallistuja tutkittiin tai jona hän sai intervention lopullisen datan keräämiseksi ensisijaista tulosmittausta varten. Tähän päivämäärään ei vaikuta se, päättyikö kliininen tutkimus protokollan mukaisesti vai lopetettiinko se. Kliinisissä tutkimuksissa, joissa on useampi kuin yksi ensisijainen tulosmitta ja eri päättymispäivämäärät, tämä termi viittaa päivämäärään, jolloin kaikkien ensisijaisten tulosmittausten tiedonkeruu on saatu päätökseen. "Odotettu" ensisijainen valmistumispäivä on päivämäärä, jonka tutkijat uskovat olevan tutkimuksen ensisijainen valmistumispäivä.
Sunnuntai 1. tammikuuta 2023

Opintojen valmistuminen (Odotettu)

Opintojen valmistuminen

Päivämäärä, jolloin viimeinen kliinisen tutkimuksen osallistuja tutkittiin tai jona hän sai interventiota/hoitoa lopullisen datan keräämiseksi ensisijaisia ​​tulosmittauksia, toissijaisia ​​tulosmittauksia ja haittatapahtumia varten (eli viimeisen osallistujan viimeinen käynti). "Odotettu" tutkimuksen päättymispäivä on päivämäärä, jonka tutkijat uskovat olevan tutkimuksen päättymispäivä.
Sunnuntai 31. joulukuuta 2023

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Ensimmäinen lähetetty

Päivämäärä, jolloin tutkimuksen sponsori tai tutkija ensimmäisen kerran toimitti tutkimustietueen ClinicalTrials.gov Ensimmäisen lähetyspäivän ja tietueen saatavuuden ClinicalTrials.gov-sivustolla (ensimmäinen julkaisupäivämäärä) välillä on yleensä muutaman päivän viive.
Maanantai 18. tammikuuta 2021

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Päivämäärä, jolloin tutkimuksen rahoittaja tai tutkija lähettää ensimmäisen kerran tutkimustietueen, joka on yhdenmukainen National Library of Medicine (NLM) -laadunvalvonnan (QC) tarkistuskriteereillä. Toimeksiantajan tai tutkijan on ehkä tarkistettava ja toimitettava tutkimustietue yhden tai useamman kerran, ennen kuin NLM laadunvalvontatarkastuksen kriteerit täyttyvät. Toimeksiantajan tai tutkijan vastuulla on varmistaa, että tutkimustietue on yhdenmukainen NLM laadunvalvontatarkastuskriteerien kanssa.
Maanantai 18. tammikuuta 2021

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Ensimmäinen Lähetetty

Päivämäärä, jolloin tutkimustietue oli ensimmäisen kerran saatavilla ClinicalTrials.gov -sivustolla National Library of Medicine (NLM) -laadunvalvontatarkastuksen (QC) tarkastuksen jälkeen. Tutkimuksen toimeksiantajan tai tutkijan tutkimustietueen toimittamisen ja ensimmäisen julkaisupäivän välillä on tyypillisesti muutaman päivän viive.
Perjantai 22. tammikuuta 2021

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Viimeisin päivitys julkaistu

Viimeisin päivämäärä, jolloin tutkimustietueen muutokset otettiin käyttöön osoitteessa ClinicalTrials.gov. Voi olla viive sen välillä, kun tutkimuksen sponsori tai tutkija on toimittanut muutokset ClinicalTrials.gov-sivustolle (viimeinen päivityksen lähetyspäivä) ja viimeisen päivityksen julkaisupäivämäärän välillä.
Perjantai 22. tammikuuta 2021

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Viimeisin päivämäärä, jolloin tutkimuksen rahoittaja tai tutkija on toimittanut tutkimustietueeseen muutoksia, jotka ovat yhdenmukaisia ​​National Library of Medicine (NLM) -laadunvalvonnan (QC) tarkistuskriteereillä. Toimeksiantajan tai tutkijan vastuulla on varmistaa, että tutkimustietue on yhdenmukainen NLM laadunvalvontatarkastuskriteerien kanssa.
Maanantai 18. tammikuuta 2021

Viimeksi vahvistettu

Viimeksi vahvistettu

Viimeisin päivämäärä, jolloin tutkimuksen rahoittaja tai tutkija vahvisti kliinisen tutkimuksen tiedot ClinicalTrials.gov-sivustolla oikeiksi ja ajantasaisiksi. Jos tutkimus, jonka rekrytointitila on rekrytointi; ei vielä rekrytoi; tai aktiivinen, ei rekrytointia ole varmistettu viimeisen 2 vuoden aikana, tutkimuksen rekrytointistatus näytetään tuntemattomana.
Perjantai 1. tammikuuta 2021

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja

Muut tutkimustunnusnumerot

Muut tutkimustunnusnumerot

Muut tunnisteet tai tunnusnumerot kuin NCT-numero, jotka tutkimuksen sponsori, rahoittaja tai joku muu on määrittänyt kliiniselle tutkimukselle. Nämä numerot voivat sisältää yksilöllisiä tunnisteita muista tutkimusrekistereistä ja National Institutes of Health -apurahojen numeroista.
  • 研2019-428

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

EI

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .

Evästeasetukset

Käytämme evästeitä varmistaaksemme, että annamme sinulle parhaan kokemuksen verkkosivustollamme. Lisätietoja on tietosuoja- ja evästekäytännössämme. ...>>>Voit muuttaa asetuksiasi tai peruuttaa suostumuksesi milloin tahansa poistamalla evästeet verkkosivustoltasi tai tietokoneeltasi käytännössä kuvatulla tavalla. Hyväksy se ja valitse mieltymyksesi merkitsemällä vastaavat ruudut alla olevaan "Asetusten hallinta" -osioon. Lue huolellisesti käyttöehdot ennen kuin jatkat minkä tahansa tämän verkkosivuston osan käyttöä.
«Hallitse asetuksia