Valutazione intelligente e supervisione della chirurgia della cataratta
27 febbraio 2022 aggiornato da: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
Scopo della ricerca: identificazione intelligente e valutazione delle fasi della chirurgia della cataratta Metodi di ricerca: un totale di 9 elementi (come sesso, età, acuità visiva, ecc.) sono stati estratti dai video chirurgici di pazienti con cataratta senile e i dati clinici registrati dal sistema elettronico sistema di cartelle cliniche.
L'algoritmo di apprendimento automatico 3D-CNN è stato applicato per identificare gli 11 passaggi nella chirurgia della cataratta e le immagini (immagini vuote) senza manipolazione dello strumento sul bulbo oculare durante l'operazione.
Sei fasi chiave della chirurgia della cataratta sono state valutate utilizzando algoritmi di deep learning (probability smoothing window e softmax).
Utilizziamo precisione, precisione, richiamo e punteggio F1 per valutare le prestazioni del modello per il riconoscimento dei passaggi chirurgici.
Per valutare l'affidabilità del punteggio del modello delle fasi chirurgiche, abbiamo utilizzato un metodo di confronto uomo-macchina per calcolare l'accordo (valore kappa) tra i punteggi della macchina e degli esperti.
Panoramica dello studio
Stato
Completato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Effettivo)
344
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Cina, 510060
- Zhognshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
-
-
Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Da 46 anni a 96 anni (Adulto, Adulto più anziano)
Accetta volontari sani
N/A
Sessi ammissibili allo studio
Tutto
Metodo di campionamento
Campione di probabilità
Popolazione di studio
Partecipanti con cataratta senile e facoemulsificazione e impianto di IOL presso il Zhongshan Ophthalmic Center (ZOC, Guangzhou, Guangdong, Cina) e lo Shenzhen Eye Hospital (Shenzhen, Guangdong, Cina)
Descrizione
Criterio di inclusione:
-Saranno inclusi video di facoemulsificazione e impianto di IOL per la cataratta senile
Criteri di esclusione:
-Il rapporto segnale/rumore di picco (PSNR) viene utilizzato per valutare se un video è sfocato. Se il PSNR di un video era inferiore a 20 decibel (dB), l'intero video veniva scartato.
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Altro
- Prospettive temporali: Retrospettiva
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
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Set di dati di sviluppo
12 fasi della chirurgia della cataratta tra cui (1) formazione dell'incisione principale, (2) formazione dell'incisione laterale, (3) iniezione del dispositivo viscoelastico oftalmico (OVD), (4) formazione della capsuloressi, (5) idrodissezione, (6) faco, (7) corticale rimozione del materiale, (8) impianto di lenti intraoculari (IOL), (9) rimozione dell'OVD, (10) centratura della IOL e (11) chiusura della ferita attraverso l'idratazione della cornea e (12) fasi inattive.
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I set di dati di sviluppo sono stati usati per addestrare il modello di deep learning.
Il gruppo di convalida e test è stato utilizzato per ottimizzare gli iperparametri
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Set di dati di convalida
12 fasi della chirurgia della cataratta tra cui (1) formazione dell'incisione principale, (2) formazione dell'incisione laterale, (3) iniezione del dispositivo viscoelastico oftalmico (OVD), (4) formazione della capsuloressi, (5) idrodissezione, (6) faco, (7) corticale rimozione del materiale, (8) impianto di lenti intraoculari (IOL), (9) rimozione dell'OVD, (10) centratura della IOL e (11) chiusura della ferita attraverso l'idratazione della cornea e (12) fasi inattive.
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I set di dati di sviluppo sono stati usati per addestrare il modello di deep learning.
Il gruppo di convalida e test è stato utilizzato per ottimizzare gli iperparametri
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Testare il set di dati
12 fasi della chirurgia della cataratta tra cui (1) formazione dell'incisione principale, (2) formazione dell'incisione laterale, (3) iniezione del dispositivo viscoelastico oftalmico (OVD), (4) formazione della capsuloressi, (5) idrodissezione, (6) faco, (7) corticale rimozione del materiale, (8) impianto di lenti intraoculari (IOL), (9) rimozione dell'OVD, (10) centratura della IOL e (11) chiusura della ferita attraverso l'idratazione della cornea e (12) fasi inattive.
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I set di dati di sviluppo sono stati usati per addestrare il modello di deep learning.
Il gruppo di convalida e test è stato utilizzato per ottimizzare gli iperparametri
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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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Precisione
Lasso di tempo: linea di base
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Gli investigatori calcoleranno l'accuratezza del sistema di apprendimento profondo e confronteranno questo indice tra il sistema di apprendimento profondo e i medici umani
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linea di base
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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kappa
Lasso di tempo: linea di base
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Il coefficiente kappa di Cohen è stato calcolato per valutare l'accordo tra i voti dati dai medici umani e DeepSurgery
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linea di base
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Investigatori
- Cattedra di studio: Yizhi Liu, M.D., Ph.D., Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
1 gennaio 2019
Completamento primario (Effettivo)
30 settembre 2021
Completamento dello studio (Effettivo)
30 dicembre 2021
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
27 febbraio 2022
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
27 febbraio 2022
Primo Inserito (Effettivo)
2 marzo 2022
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
2 marzo 2022
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
27 febbraio 2022
Ultimo verificato
1 febbraio 2022
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- CS-2022
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .
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