Imaging and Predictive Modelling of Proliferative Vitreoretinopathy.
Identification of Imaging Biomarkers and Predictive Modelling of Proliferative Vitreoretinopathy Using Deep Learning.
Patients with retinal detachment are at risk of recurrence and failure of surgery requiring multiple surgeries due to a condition called proliferative vitreoretinopathy (PVR).
Study aims to help tailor patients' treatments and improve outcomes by:
[i] studying imaging biomarkers of PVR, and [ii] develop AI models for PVR detection.
Inclusion:
- Patients with 'complicated' retinal detachment with PVR recruited to a phase 1 dose-finding trial called MORPH-1.
- Patients with 'simple' retinal detachment without PVR recruited to a PhD study.
Non -invasive multimodal imaging and anonymized imaging will be used to study imaging biomarkers of PVR and develop deep learning models to predict PVR in collaboration with an artificial intelligence (AI) expert team at UCL Institute of Ophthalmology.
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
-
London, Regno Unito
- University College London
-
-
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:
- MORPH-1 and Cohort-NHS study imaging
Exclusion Criteria:
- Participants from above studies who have not consented for image analysis and AI related analysis.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
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Rhegmatogenous retinal detachment without proliferative vitreoretinopathy
Rhegmatogenous retinal detachment without proliferative vitreoretinopathy at the time of their primary surgery
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Rhegmatogenous retinal detachment with proliferative vitreoretinopathy
Rhegmatogenous retinal detachment with proliferative vitreoretinopathy at the time of their primary surgery or post-operatively with recurrent retinal detachment.
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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 |
|---|---|---|
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To study multimodal imaging biomarkers of PVR.
Lasso di tempo: Preoperative biomarkers of PVR on cases with established PVR Post-operative biomarkers of PVR on cases that develop PVR in the first 3 months.
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Use multimodal imaging namely widefield Optos, Widefield OCT, OCT macula, OCT disc, OCT EDI and OCTA to describe biomarkers of PVR.
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Preoperative biomarkers of PVR on cases with established PVR Post-operative biomarkers of PVR on cases that develop PVR in the first 3 months.
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
To develop deep learning AI models for PVR detection in retinal detachment.
Lasso di tempo: Post-operative 3 months
|
Use widefield Optos imaging and OCT to:
|
Post-operative 3 months
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: James Bainbridge, University College, London
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Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
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
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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
- EDGE 183954
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