Selitettävä silmänpohjan sairauksien raporttien luontijärjestelmä
Selitettävät multimodaaliset syvähermoverkot silmänpohjan sairauksien tunnistamiseen ja raporttien luomiseen
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Interventio / Hoito
Yksityiskohtainen kuvaus
Silmänpohja on ainoa ihmiskehon osa, joka voi nähdä suoraan verisuonten mikroverenkierron ja hermokudoksen. Erilaisten kuvantamistestien avulla, mukaan lukien värillinen silmänpohjavalokuva (CFP), optinen koherenssitomografia (OCT), fluoreskeiinin silmänpohjan angiografia (FFA) ja indosyaniinivihreä angiografia (ICGA) jne., on mahdollista tarkastella verkkokalvoa ja suonikalvoa staattisesti tai dynaamisesti. , verisuonten ja hermojen kunto sekä taudin kattava diagnoosi. Silmänpohjasairauksien seulonta, tulkinta ja tarkka diagnoosi ovat keskeisiä sairauksien ehkäisyssä, hallinnassa ja tarkassa hoidossa. Silmänpohjan tutkimusmenetelmien moninaisuuden sekä tutkimuksen monimutkaisuuden ja ammattitaidon vuoksi on kuitenkin pulaa silmänpohjan asiantuntijoista, joilla on riittävä kliininen kokemus ja tiedot silmänpohjatutkimusten tulkitsemiseen. Tekoälyn (AI) jatkuvan kehityksen myötä silmänpohjasairauksien diagnosoinnissa aletaan vähitellen soveltaa erilaisia kuvantamistutkimusmenetelmiä silmänpohjasairauksien diagnosointijärjestelmien kehittämiseen. Lisäksi lääketieteellisten kuvien mukana tulee usein vastaavia raportteja, jotka ovat enimmäkseen kliinikon tai radiologien kokemuksen tuottamia.
Täällä ollaan perustamassa silmänpohjan sairauksien diagnoosi- ja raportointijärjestelmää, joka perustuu crossmodaalisiin silmänpohjan kuvantamistutkimuksiin, ja samalla visualisoitiin silmänpohjavauriot. Myös monikeskustiedon tarkistus suoritetaan. Tutkimuksen tulokset auttavat silmänpohjavaurioiden diagnosoinnissa ja kuvantamisraporttien luomisessa. Toivomme, että tämä voisi edistää monimutkaisempia silmänpohjan kuvantamismenetelmiä yhteiskunnassa ja auttaa parantamaan sokeutta aiheuttavien silmänpohjavaurioiden varhaista diagnosointia ja hoitoa.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
- Nimi: Yingfeng Zheng, M.D. Ph.D
- Puhelinnumero: +8613922286455
- Sähköposti: zhyfeng@mail.sysu.edu.cn
Tutki yhteystietojen varmuuskopiointi
- Nimi: Wenjia Cai, M.D. Ph.D
- Puhelinnumero: +8615017593912
- Sähköposti: caiwenjia@gzzoc.com
Opiskelupaikat
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Kiina, 510000
- Rekrytointi
- Zhognshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
-
Ottaa yhteyttä:
- Yingfeng Zheng, M.D, Ph.D
- Puhelinnumero: +8613922286455
- Sähköposti: zhyfeng@mail.sysu.edu.cn
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Lapsi
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- Multimodaalisen silmänpohjasairauden tutkimuskuvien ja vastaavien raporttien laadun tulee olla kliinisesti hyväksyttävää.
Poissulkemiskriteerit:
- Raportit tärkeimmistä tiedoista puuttuvat.
- Kuvat, joissa kuvan resoluutio oli heikentynyt, epäselvä tai artefakteja, jätettiin jatkoanalyysin ulkopuolelle.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Harjoitussetti
Multimodaaliset silmänpohjakuvat ja vastaavat raportit, jotka on kerätty useilta seulontapaikoilta Kiinassa.
|
|
|
Sisäinen vahvistussarja
Ennätykset erotettu harjoitussarjasta.
|
|
|
Ulkoinen testisarja
Multimodaaliset silmänpohjakuvat ja vastaavat raportit, jotka on kerätty monikeskuksista Kiinasta ja ympäri maailmaa.
|
Erilaisten silmänpohjan kuvantamismenetelmien avulla, yhdistämällä kliiniseen tietoon ja kliinikon kokemukseen erilaisten silmänpohjasairauksien diagnosoinnissa.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Syväoppimisjärjestelmän vastaanottimen toimintakäyrän alla oleva alue
Aikaikkuna: Perustaso
|
Tutkijat laskevat syväoppimisjärjestelmän vastaanottimen toimintakäyrän alla olevan alueen ja vertaavat tätä indeksiä ihmissilmälääkäreihin.
|
Perustaso
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Intersection-Over-Union mallien selitystarkkuuden
Aikaikkuna: Perustaso
|
Tutkijat laskevat Intersection-Over-Unionin (IOU) (tai Jaccard-samankaltaisuuden) vauriokuvan huomiokartoitusalueiden ja syväoppimisjärjestelmän pohjatotuusalueiden välillä.
|
Perustaso
|
|
Syväoppimisjärjestelmän herkkyys ja spesifisyys
Aikaikkuna: Perustaso
|
Tutkijat laskevat syväoppimisjärjestelmän herkkyyden ja spesifisyyden.
|
Perustaso
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Tutkijat
- Päätutkija: Yingfeng Zheng, M.D. Ph.D, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity,Guangzhou, Guangdong, China, 510060
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- 2021KYPJ164
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
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 .