Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

SVP-észlelés gépi tanulással (SVP-ML)

2024. március 5. frissítette: King's College London

A spontán vénás pulzáció automatizált észlelése az alapvető videókon belül gépi tanulás segítségével

Ez a diagnosztikai tanulmány 410 retrospektíven rögzített alapvideót használ az SVP-k észlelésére és az ICP-t számszerűsítő ML-rendszerek kifejlesztésére. Az alapigazságot két független, álarcos klinikus annotációiból állítják elő, nézeteltérés esetén egy szemészeti szaktanácsadó dönt.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Aktív, nem toborzó

Körülmények

Beavatkozás / kezelés

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Becsült)

210

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi kapcsolat

  • Név: Tim Jackson, PhD

Tanulmányi helyek

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

18 év és régebbi (Felnőtt, Idősebb felnőtt)

Egészséges önkénteseket fogad

Igen

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

18 évesnél idősebb betegek, akiknek feltételezhetően normális az ICP-je vagy gyaníthatóan emelkedett ICP

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • 18 év feletti, feltételezhetően normális ICP-vel rendelkező betegek, akik rutin kitágult OCT-vizsgálaton esnek át.
  • LP vagy folyamatos ICP monitorozáson átesett betegek beültetett koponyán keresztüli nyomásátalakító eszközökkel a neurológiai, idegsebészeti vagy neuro-szemészeti szolgálatokon.

Kizárási kritériumok:

  • Glaukóma diagnózisa vagy glaukóma gyanúja mindkét szemben.
  • Kétoldali korlátozott alapnézet, pl. előrehaladott kétoldali szürkehályog.
  • Kétoldali retina véna vagy artéria elzáródás.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Beavatkozás / kezelés
18 évesnél idősebb betegek, akiknek feltételezett normális koponyaűri nyomása van
Diagnosztikai vizsgálat: Gépi tanulási modell
Automatizált gépi tanulási rendszer a spontán vénás pulzációk kimutatására és a koponyaűri nyomás mennyiségi meghatározására
18 évesnél idősebb betegek, akiknél feltételezhető, hogy megemelkedett koponyaűri nyomás
Diagnosztikai vizsgálat: Gépi tanulási modell
Automatizált gépi tanulási rendszer a spontán vénás pulzációk kimutatására és a koponyaűri nyomás mennyiségi meghatározására

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
A vevő alatti terület működési jellemzői (AUROC) a spontán vénás pulzáció észleléséhez
Időkeret: 1 év
A gépi tanulási modell bináris osztályozási teljesítménye
1 év

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
A spontán vénás pulzáció lokalizálása
Időkeret: 1 év
Határolókeret átfedés a gépi tanulási modellnél
1 év
A koponyaűri nyomás mennyiségi meghatározása
Időkeret: 1 év
Az intracranialis nyomás előrejelzésének átlagos abszolút hibája
1 év

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Szponzor

King's College London

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)

2023. március 1.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2024. november 1.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2024. november 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2023. január 30.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2023. február 7.

Első közzététel (Tényleges)

2023. február 16.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Becsült)

2024. március 6.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2024. március 5.

Utolsó ellenőrzés

2024. március 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

További vonatkozó MeSH feltételek

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • 1.0

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

IGEN

IPD terv leírása

Az adatokat lehetőség szerint egy korlátozott hozzáférésű adatmegosztási megállapodás keretében osztanák meg, a KCL adatkezelési követelményeivel összhangban.

IPD megosztási időkeret

A tanulmány befejezését követő 12 hónapon belül

IPD-megosztási hozzáférési feltételek

Adatmegosztási megállapodás és adatkezelés

Az IPD megosztását támogató információ típusa

  • STUDY_PROTOCOL

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. .

Klinikai vizsgálatok a Gépi tanulási modell

Keressen hasonló próbaverziókban

Szponzorok és közreműködők

Egészségi állapot

Kábítószer-beavatkozások

CROs by country

CROs in Uruguay

Körülmények

Ritka betegségek

Kábítószer-beavatkozások

Táplálék-kiegészítők

Szponzor / közreműködők

Helyek

3
Iratkozz fel