Automatisoidun makuulopatian seulonnan tutkimus tekoälytekniikoiden perusteella käyttäen OCT-kuvia
torstai 22. maaliskuuta 2018 päivittänyt: The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
Automatisoidun makuulopatian seulonnan tutkimus optisella koherentilla tomografialla kuvapohjaisilla syväoppimistekniikoilla
Tutkijat odottavat kehittävänsä algoritmin, joka voi tulkita OCT-kuvia ja määrittää automaattisesti, onko makula normaali vai ei, käyttämällä OCT-kuvapohjaisia syväoppimistekniikoita.
Ja tutkijat haluavat kehittää ohjelmistosovelluksia, jotka auttavat paremmin seulomaan ja diagnosoimaan silmänpohjan sairauksia resurssirajoitteisilla alueilla.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Tuntematon
Ehdot
Yksityiskohtainen kuvaus
Tutkijat soveltavat syväoppivaa konvoluutiohermoverkkoa käyttämällä ImageNetiä useiden verkkokalvon sairauksien automaattiseen havaitsemiseen OCT-vaakasuorilla B-skannauksilla korkealaatuisella merkityllä tietokannalla.
Nanjingin lääketieteellisen yliopiston ensimmäisen sidossairaalan silmälääkärit rakentavat tietojoukot, mukaan lukien koulutustietojoukot, testaustietojoukot ja validointitietojoukot, standardoitujen merkintäohjeiden mukaisesti.
Opintotyyppi
Havainnollistava
Ilmoittautuminen (Odotettu)
20000
Yhteystiedot ja paikat
Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.
Opiskelupaikat
-
-
Jiangsu
-
Nanjing, Jiangsu, Kiina, 210029
- The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
-
-
Osallistumiskriteerit
Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Lapsi
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Ei käytössä
Sukupuolet, jotka voivat opiskella
Kaikki
Näytteenottomenetelmä
Ei-todennäköisyysnäyte
Tutkimusväestö
ei ikärajaa, ei sukupuolta
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- Kaikki potilaat, jotka käyvät Nanjingin lääketieteellisen yliopiston ensimmäisen osasairaalan oftalmologian osastolla viiden vuoden sisällä ja jotka saivat tunnetut, selkeät diagnoosit verkkokalvon digitaalisella kuvantamisella (mukaan lukien OCT, silmänpohjan digitaaliset valokuvat ja silmänpohjan fluoreseiiniangiografia, ainakin OCT-kuvilla) osana tutkimusta. heidän rutiinihoitonsa, voidaan ottaa mukaan tähän tutkimukseen.
Poissulkemiskriteerit:
- Paperitutkimukset (eli valokuvat paperiraporteista muissa sairaaloissa tehdyistä MMA-kuvauksista) eivät ole tukikelpoisia.
- Tiedot potilailta, jotka ovat aiemmin manuaalisesti pyytäneet, ettei heidän tietojaan tulisi jakaa edes tutkimustarkoituksiin anonymisoidussa muodossa, ja ovat ilmoittaneet tästä halustaan Nanjingin lääketieteellisen yliopiston ensimmäisen osasairaalan silmätautiosastolle (jopa aiemmin tehdyissä tutkimuksissa tai muissa tässä sairaalassa meneillään olevat tutkimukset), jätetään pois, eikä heidän tietojaan ladata pilvialustaan ennen tutkimuksen alkamista.
- Silikoniöljyllä tai -kaasulla (eli C3F8) tamponoiduista silmistä saadut tiedot eivät ole tukikelpoisia.
- Tiedot, joiden kuvanlaatu on huono, kuten epätäydelliset kuvat, käänteiset kuvat, epäselvät tai halkeilevat kuvat ja kuvat, joiden signaali on erittäin heikko (eli lasiaisen verenvuoto), eivät ole tukikelpoisia.
Opintosuunnitelma
Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Havaintomallit: Muut
- Aikanäkymät: Poikkileikkaus
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
|---|
|
Normaali
normaali makularakenne horisontaalisissa OCT B-skannauksissa
|
|
Epänormaalia
vaakasuuntaisten OCT-B-skannausten epänormaali makularakenne, mukaan lukien monet patologisten piirteiden alaryhmät, kuten epiretinaalinen kalvo, pigmenttiepiteelin irtoaminen jne.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
algoritmin vastaanottimen toimintakäyrä (ROC).
Aikaikkuna: noin 1 vuosi
|
Sitä kutsutaan myös herkkyyskäyräksi.
ROC-käyrä osoittaa, kuinka herkkä algoritmimalli tunnistaa automaattisesti halutun lähdön.
|
noin 1 vuosi
|
|
ROC-käyrän alla oleva alue (AUC)
Aikaikkuna: noin 1 vuosi
|
Se näyttää algoritmimallin toiminta-arvon, joka voi edustaa mallin vaikutusta.
|
noin 1 vuosi
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.
Tutkijat
- Päätutkija: Songtao Yuan, doctor, The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical 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)
Perjantai 30. kesäkuuta 2017
Ensisijainen valmistuminen (Odotettu)
Perjantai 1. kesäkuuta 2018
Opintojen valmistuminen (Odotettu)
Torstai 31. joulukuuta 2020
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Maanantai 26. helmikuuta 2018
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Torstai 22. maaliskuuta 2018
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Maanantai 26. maaliskuuta 2018
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Maanantai 26. maaliskuuta 2018
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Torstai 22. maaliskuuta 2018
Viimeksi vahvistettu
Torstai 1. helmikuuta 2018
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- JSPH-AIOCT-001
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 .