- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT05622565
Sistema di generazione di rapporti sulle malattie del fondo oculare spiegabili
Reti neurali profonde multimodali spiegabili per l'identificazione delle malattie del fondo oculare e la generazione di report
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Il fondo oculare è l'unica parte del corpo umano che può vedere direttamente la microcircolazione dei vasi sanguigni e il tessuto nervoso. Attraverso vari test di imaging, tra cui la fotografia del fondo oculare a colori (CFP), la tomografia a coerenza ottica (OCT), l'angiografia del fondo con fluoresceina (FFA) e l'angiografia con verde di indocianina (ICGA), ecc., è possibile esaminare staticamente o osservare dinamicamente la retina e la coroide , la condizione dei vasi sanguigni e dei nervi e la diagnosi completa della malattia. Lo screening, l'interpretazione e la diagnosi accurata delle malattie del fondo oculare sono fondamentali per la prevenzione, il controllo e il trattamento preciso delle malattie. Tuttavia, a causa della varietà dei metodi di esame del fondo oculare e della complessità e professionalità dell'esame, mancano specialisti del fondo oculare che abbiano sufficiente esperienza clinica e conoscenza per interpretare gli esami del fondo oculare. Con il continuo sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI) nella diagnosi delle malattie del fondo, varie modalità di metodi di esame delle immagini vengono gradualmente applicate allo sviluppo dei sistemi di diagnosi delle malattie del fondo. Inoltre, le immagini mediche sono spesso accompagnate da rapporti corrispondenti, che sono per lo più generati dall'esperienza di medici o radiologi.
Qui, stiamo stabilendo una diagnosi della malattia del fondo oculare e un sistema di generazione di report basato su esami di imaging del fondo oculare intermodale e le lesioni del fondo sono state visualizzate contemporaneamente. Sarà inoltre condotta la verifica dei dati multicentrica. I risultati della ricerca contribuiranno alla diagnosi delle lesioni del fondo oculare e alla generazione di rapporti di imaging. Ci auguriamo che questo possa rendere popolari alla società metodi più complessi di esame dell'imaging del fondo oculare e contribuire a migliorare la diagnosi precoce e il trattamento delle lesioni del fondo oculare che causano cecità.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Yingfeng Zheng, M.D. Ph.D
- Numero di telefono: +8613922286455
- Email: zhyfeng@mail.sysu.edu.cn
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Wenjia Cai, M.D. Ph.D
- Numero di telefono: +8615017593912
- Email: caiwenjia@gzzoc.com
Luoghi di studio
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Cina, 510000
- Reclutamento
- Zhognshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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Contatto:
- Yingfeng Zheng, M.D, Ph.D
- Numero di telefono: +8613922286455
- Email: zhyfeng@mail.sysu.edu.cn
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- La qualità delle immagini dell'esame della malattia del fondo oculare multimodale e dei rapporti corrispondenti deve essere clinicamente accettabile.
Criteri di esclusione:
- Rapporti con informazioni chiave mancanti.
- Le immagini con gravi riduzioni della risoluzione dell'immagine, sfocatura o artefatti sono state escluse da ulteriori analisi.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
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Completo da allenamento
Immagini del fondo oculare multimodale e rapporti corrispondenti raccolti da più siti di screening in Cina.
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Set di convalida interna
Record separati dal training set.
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Set di prova esterno
Immagini multimodali del fondo oculare e rapporti corrispondenti raccolti da multicentri in Cina e in tutto il mondo.
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Attraverso varie modalità di imaging del fondo oculare, combinate con i dati clinici e l'esperienza dei medici per diagnosticare diverse malattie del fondo oculare.
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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 la curva caratteristica operativa del ricevitore del sistema di deep learning
Lasso di tempo: Linea di base
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Gli investigatori calcoleranno l'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore del sistema di apprendimento profondo e confronteranno questo indice con gli oftalmologi 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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Intersezione-Over-Union dell'accuratezza della spiegazione dei modelli
Lasso di tempo: Linea di base
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Gli investigatori calcoleranno l'Intersection-Over-Union (IOU) (o somiglianza di Jaccard) tra le regioni di mappatura dell'attenzione dell'immagine della lesione e le regioni di verità di base del sistema di apprendimento profondo.
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Linea di base
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Sensibilità e specificità del sistema di deep learning
Lasso di tempo: Linea di base
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I ricercatori calcoleranno la sensibilità e la specificità del sistema di deep learning.
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Linea di base
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Yingfeng Zheng, M.D. Ph.D, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity,Guangzhou, Guangdong, China, 510060
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
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
- 2021KYPJ164
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