Automatizált makulopátia-szűrés kutatása mesterséges intelligencia technikákon alapuló OCT-képek felhasználásával
2018. március 22. frissítette: The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
Az optikai koherens tomográfia automatizált makulopátia szűrésének kutatása kép alapú mély tanulási technikákkal
A kutatók egy olyan algoritmus kidolgozását várják, amely képes értelmezni az OCT képeket, és OCT képalapú mélytanulási technikák segítségével automatikusan megállapítani, hogy a makula normális-e vagy sem.
A kutatók pedig olyan szoftveralkalmazásokat szeretnének kifejleszteni, amelyek segítik a makulabetegségek jobb szűrését és diagnosztizálását a korlátozott erőforrásokkal rendelkező területeken.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Ismeretlen
Körülmények
Részletes leírás
A kutatók mély tanulási konvolúciós neurális hálózatot alkalmaznak az ImageNet segítségével több retinabetegség automatikus kimutatására OCT horizontális B-szkenneléssel, kiváló minőségű címkézett adatbázissal.
Az adatkészleteket, beleértve a képzési adatkészleteket, a tesztelési adatkészleteket és az érvényesítési adatkészleteket, a Nanjing Orvosi Egyetem első kapcsolódó kórházának szemészei állítják össze a szabványos annotációs irányelvek szerint.
Tanulmány típusa
Megfigyelő
Beiratkozás (Várható)
20000
Kapcsolatok és helyek
Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.
Tanulmányi helyek
-
-
Jiangsu
-
Nanjing, Jiangsu, Kína, 210029
- The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
-
-
Részvételi kritériumok
A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
- Gyermek
- Felnőtt
- Idősebb felnőtt
Egészséges önkénteseket fogad
N/A
Tanulmányozható nemek
Összes
Mintavételi módszer
Nem valószínűségi minta
Tanulmányi populáció
nincs korhatár, nincs nemi alapú
Leírás
Bevételi kritériumok:
- Minden olyan beteg, aki 5 éven belül a Nanjingi Orvosi Egyetem Első Társult Kórházának Szemészeti Osztályán járt, és aki ismert, egyértelmű diagnózist kapott digitális retina képalkotással (beleértve az OCT-t, a szemfenéki digitális fényképeket és a szemfenéki fluoreszcein angiográfiát, legalább OCT képekkel). rutin klinikai ellátásuk alkalmas lesz ebbe a vizsgálatba.
Kizárási kritériumok:
- A papíralapú vizsgálatok (azaz más kórházakban végzett OCT-képalkotások papíralapú jelentések fényképei) nem támogathatók.
- Azoktól a betegektől származó adatok, akik korábban manuálisan kérték adataik megosztását, még kutatási célokra sem anonim formában, és erről a szándékukról tájékoztatták a Nanjing Orvosi Egyetem Első Társult Kórházának Szemészeti Osztályát (még korábban végzett vizsgálatokban vagy egyéb a kórházban folyamatban lévő tanulmányok), kizárásra kerülnek, és adataikat a kutatás megkezdése előtt nem töltik fel a felhőplatformra.
- A szilikonolajjal vagy gázzal (pl. C3F8) tamponált szemekről származó adatok nem használhatók fel.
- A rossz képminőségű adatok, például a hiányos képek, a fordított képek, az elmosódott vagy repedezett képek, valamint a nagyon gyenge jelű (azaz üvegtesti vérzéses) képek nem használhatók.
Tanulási terv
Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
- Megfigyelési modellek: Egyéb
- Időperspektívák: Keresztmetszeti
Kohorszok és beavatkozások
Csoport / Kohorsz |
|---|
|
Normál
a horizontális OCT B-scan normál makula szerkezete
|
|
Rendellenes
A horizontális OCT B-scan felvételek kóros makula szerkezete, beleértve a patológiás jellemzők számos alkategóriáját, mint például az epiretinális membrán, a pigment epitélium leválása stb.
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
az algoritmus vevő működési karakterisztika (ROC) görbéje
Időkeret: körülbelül 1 év
|
Érzékenységi görbének is nevezik.
A ROC görbe azt mutatja, hogy az algoritmus modell mennyire érzékeny a kívánt kimenet automatikus észlelésére.
|
körülbelül 1 év
|
|
A ROC görbe alatti terület (AUC)
Időkeret: körülbelül 1 év
|
Megmutatja az algoritmus modell működési értékét, amely reprezentálhatja a modell hatását.
|
körülbelül 1 év
|
Együttműködők és nyomozók
Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.
Nyomozók
- Kutatásvezető: Songtao Yuan, doctor, The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
Tanulmányi rekorddátumok
Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
2017. június 30.
Elsődleges befejezés (Várható)
2018. június 1.
A tanulmány befejezése (Várható)
2020. december 31.
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
2018. február 26.
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2018. március 22.
Első közzététel (Tényleges)
2018. március 26.
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
2018. március 26.
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2018. március 22.
Utolsó ellenőrzés
2018. február 1.
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
Kulcsszavak
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- JSPH-AIOCT-001
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
Nem
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Nem
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
Nem
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .