Développement et validation d'un système d'apprentissage en profondeur pour plusieurs maladies du fond d'œil à l'aide d'images rétiniennes
24 décembre 2019 mis à jour par: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
Développement et validation d'un système d'apprentissage en profondeur pour plusieurs maladies du fond d'œil à l'aide d'images rétiniennes : une étude prospective multicentrique
Les images rétiniennes peuvent refléter à la fois le fond d'œil et les conditions systémiques (diabète et maladies cardiovasculaires) et être utilisées en premier lieu pour la formation à l'algorithme d'intelligence artificielle (IA) médicale en raison de ses avantages d'importance clinique et de sa facilité d'obtention.
Ici, les chercheurs ont développé un modèle de réseau unique qui peut exploiter les caractéristiques de plusieurs maladies du fond d'œil, qui a été formé par de nombreuses images du fond d'œil avec une ou plusieurs étiquettes de maladie (si elles en ont) dans chacune d'elles.
Les performances du modèle ont été comparées à celles d'ophtalmologistes nationaux et internationaux.
Le modèle a ensuite été testé par des ensembles de données avec différents types de caméras et validé par trois ensembles de données externes collectés de manière prospective sur les sites cliniques où le modèle serait appliqué.
Aperçu de l'étude
Statut
Inconnue
Les conditions
Intervention / Traitement
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Anticipé)
300000
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Lieux d'étude
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Chine, 510060
- Recrutement
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
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Contact:
- Haotian Lin, Ph.D
- Numéro de téléphone: +86-020-87330274
- E-mail: gddlht@aliyun.com
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Chercheur principal:
- Haotian Lin, Ph.D
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Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Enfant
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Non
Sexes éligibles pour l'étude
Tout
Méthode d'échantillonnage
Échantillon de probabilité
Population étudiée
Des images rétiniennes ont été recueillies auprès de différents instituts de soins de santé dans toute la Chine et dans d'autres pays du monde.
La description
Critère d'intégration:
- La qualité des images du fond d'œil doit être cliniquement acceptable. Plus de 80 % de la zone d'image du fond d'œil, y compris quatre régions principales (disque optique, maculaire, arcs vasculaires rétiniens supérieur et inférieur) sont faciles à lire et à discriminer.
Critère d'exclusion:
- Les images présentant des fuites de lumière (> 30 % de la surface), des taches de lumière parasite ou des taches et une surexposition ont été exclues de l'analyse ultérieure.
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Modèles d'observation: Autre
- Perspectives temporelles: Autre
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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Ensemble de données d'entraînement
Images rétiniennes collectées dans les hôpitaux et plusieurs sites de dépistage dans toute la Chine
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Ensemble de données de validation
Images rétiniennes séparées de l'ensemble de données d'entraînement
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L'ensemble de données de formation a été utilisé pour former le modèle d'apprentissage en profondeur, qui a été validé et testé par deux autres ensembles de données.
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Ensemble de données de test
Images rétiniennes collectées de manière prospective dans les hôpitaux et les sites de dépistage des maladies oculaires totalement différentes de l'ensemble de données de formation
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L'ensemble de données de formation a été utilisé pour former le modèle d'apprentissage en profondeur, qui a été validé et testé par deux autres ensembles de données.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur du système d'apprentissage en profondeur
Délai: ligne de base
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Les enquêteurs calculeront l'aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur du système d'apprentissage en profondeur et compareront cet indice entre le système d'apprentissage en profondeur et les médecins humains.
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ligne de base
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Sensibilité du système d'apprentissage en profondeur
Délai: ligne de base
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Les enquêteurs calculeront la sensibilité du système d'apprentissage en profondeur et compareront cet indice entre le système d'apprentissage en profondeur et les médecins humains.
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ligne de base
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Spécificité du système de deep learning
Délai: ligne de base
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Les enquêteurs calculeront la spécificité du système d'apprentissage en profondeur et compareront cet indice entre le système d'apprentissage en profondeur et les médecins humains.
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ligne de base
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Publications et liens utiles
La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
1 janvier 2014
Achèvement primaire (Anticipé)
1 février 2020
Achèvement de l'étude (Anticipé)
1 mai 2020
Dates d'inscription aux études
Première soumission
23 décembre 2019
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
24 décembre 2019
Première publication (Réel)
30 décembre 2019
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
30 décembre 2019
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
24 décembre 2019
Dernière vérification
1 décembre 2019
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- CCPMOH2019- China8
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Non
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
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