Detection of Systemic Diseases Such as Hepatobiliary Diseases From Ocular Images Via Deep Learning
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Cina, 510000
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Inclusion Criteria:
- The quality of ocular images should clinical acceptable.
- Complete clinical information such as baseline demographic characteristics, the history of systematic diseases and so on.
Exclusion Criteria:
- Individuals diagnosed with severe eye diseases or acute systematic diseases.
- Incompatible with ocular examinations.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
|
development dataset 01
ocular images collected from the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
|
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
|
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development dataset 02
ocular images collected from Pazhou Medical Centre of Aikang Health Care
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The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
|
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test dataset 01
ocular images collected from the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
|
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
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test dataset 02
ocular images collected from Pazhou Medical Centre of Aikang Health Care
|
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore del sistema di deep learning
Lasso di tempo: linea di base
|
Gli investigatori calcoleranno l'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore del sistema di apprendimento profondo e confronteranno questo indice tra il sistema di apprendimento profondo e i medici umani
|
linea di base
|
Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
sensitivity of the deep learning system
Lasso di tempo: baseline
|
The investigators will calculate the sensitivity of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
|
baseline
|
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specificity of the deep learning system
Lasso di tempo: baseline
|
The investigators will calculate the specifity of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
|
baseline
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
Completamento dello studio (Effettivo)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2019KYPJ163
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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