AI classifica le malattie multi-retiniche
Classificazione automatizzata basata sull'apprendimento profondo delle malattie multiretiniche dalla fotografia del fondo oculare
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Descrizione dettagliata
Le malattie della retina minacciano seriamente la vista e la qualità della vita, ma spesso si sviluppano in modo insidioso. Ad oggi, gli algoritmi di deep learning (DL) hanno mostrato grandi prospettive nella scienza biomedica, in particolare nella diagnosi di malattie oculari, come la retinopatia diabetica, la degenerazione maculare senile, la retinopatia del prematuro, il glaucoma e il papilledema. Tuttavia, manca ancora un singolo algoritmo in grado di classificare le malattie multiple dalla fotografia del fondo oculare.
Questo studio trasversale stabilirà un algoritmo DL per classificare automaticamente le malattie multiple dalla fotografia del fondo oculare e differenziare le principali condizioni che minacciano la vista e altre anomalie della retina. Useremo la curva delle caratteristiche operative del ricevitore (ROC) per esaminare la capacità di riconoscimento e classificazione delle malattie. Presi i risultati del panel di esperti come gold standard, utilizzeremo gli indici di valutazione, come sensibilità, specificità, accuratezza, valore predittivo positivo, valore predittivo negativo, ecc., per confrontare la capacità diagnostica tra il sistema di riconoscimento AI e l'oculista umano .
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Beijing
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Beijing, Beijing, Cina, 100730
- Reclutamento
- Wen-Bin Wei
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- fotografia del fondo oculare intorno a 45° di campo che copre il disco ottico e la macula
- informazioni complete sull'identificazione del paziente;
Criteri di esclusione:
- informazioni di identificazione del paziente incomplete
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
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Multi-malattie retiniche diagnosticate dall'algoritmo DL
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L'algoritmo DL classifica automaticamente le multi-malattie dalla fotografia del fondo oculare e differenzia le principali condizioni che minacciano la vista e altre anomalie della retina.
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Multi-malattie retiniche diagnosticate da un gruppo di esperti
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Il gruppo di esperti classifica le malattie multiple dalla fotografia del fondo oculare e differenzia le principali condizioni che minacciano la vista e altre anomalie della retina.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Area sotto curva
Lasso di tempo: 1 settimana
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Useremo la curva delle caratteristiche operative del ricevitore (ROC) per esaminare la capacità di riconoscimento e classificazione delle malattie.
Considerati i risultati del gruppo di esperti come gold standard, utilizzeremo l'area sotto la curva per confrontare la capacità diagnostica tra il sistema di riconoscimento AI e l'oftalmologo umano.
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1 settimana
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Sensibilità e specificità
Lasso di tempo: 1 settimana
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Considerati i risultati del gruppo di esperti come gold standard, utilizzeremo la sensibilità e la specificità per confrontare la capacità diagnostica tra il sistema di riconoscimento AI e l'oftalmologo umano.
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1 settimana
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Valore predittivo positivo e negativo
Lasso di tempo: 1 settimana
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Considerati i risultati del gruppo di esperti come gold standard, utilizzeremo il valore predittivo positivo e negativo per confrontare la capacità diagnostica tra il sistema di riconoscimento AI e l'oftalmologo umano.
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1 settimana
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Precisione
Lasso di tempo: 1 settimana
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Considerati i risultati del gruppo di esperti come gold standard, useremo l'accuratezza per confrontare la capacità diagnostica tra il sistema di riconoscimento AI e l'oftalmologo umano.
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1 settimana
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Collaboratori
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Anticipato)
Completamento dello studio (Anticipato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- Retinal multi diseases
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
prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
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