Valutazione della Retinopatia Ipertensiva Mediante Rete Neurale Convoluzionale "RetinAIcheck"
Valutazione della Retinopatia Ipertensiva Utilizzando la Classificazione di Keith Wagener Barker, Basata sulla Rete Neurale Convoluzionale "RetinAIcheck"
Lo studio attuale mira a stimare l'efficacia diagnostica di una rete neurale convoluzionale (CNN) sviluppata, denominata "RetinAIcheck", nella classificazione della gravità della retinopatia ipertensiva in pazienti della popolazione russa.
Il set di dati di addestramento è stato ottenuto da una fonte aperta e riclassificato da sette specialisti indipendenti della retina; la dimensione del campione era di 30.000 fotografie del fondo oculare. Il campione di test includeva 729 pazienti (1401 occhi) con retinopatia ipertensiva. Lo standard di riferimento era il risultato della classificazione indipendente dello stadio della retinopatia ipertensiva da parte di due oftalmologi; i casi clinici controversi sono stati valutati con il coinvolgimento di un terzo oftalmologo.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Moscow, Russia
- University Clinical Hospital №1, Sechenov University
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione:
La presenza di una diagnosi di ipertensione nella cartella clinica elettronica del paziente.
Criteri di esclusione:
Condizioni congenite e acquisite accompagnate da perdita della vista irreversibile (anoftalmia, atrofia del nervo ottico, lesioni del bulbo oculare), patologie maculari, come la degenerazione maculare legata all'età, la corioretinopatia sierosa centrale, la corioretinite sierosa centrale, e l'opacizzazione dei mezzi ottici dell'occhio, che influisce sulla qualità dell'immagine.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
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Retinopatia ipertensiva di classe 1
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Una rete neurale convoluzionale è un sistema di supporto alle decisioni mediche che elabora fotografie digitali del fondo oculare ottenute durante la midriasi e determina la probabilità della presenza/assenza di retinopatia ipertensiva e la sua classificazione secondo la classificazione di Keith Wagener Barker.
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Retinopatia ipertensiva di classe 2
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Una rete neurale convoluzionale è un sistema di supporto alle decisioni mediche che elabora fotografie digitali del fondo oculare ottenute durante la midriasi e determina la probabilità della presenza/assenza di retinopatia ipertensiva e la sua classificazione secondo la classificazione di Keith Wagener Barker.
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Retinopatia ipertensiva di classe 3
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Una rete neurale convoluzionale è un sistema di supporto alle decisioni mediche che elabora fotografie digitali del fondo oculare ottenute durante la midriasi e determina la probabilità della presenza/assenza di retinopatia ipertensiva e la sua classificazione secondo la classificazione di Keith Wagener Barker.
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Retinopatia ipertensiva di classe 3+4
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Una rete neurale convoluzionale è un sistema di supporto alle decisioni mediche che elabora fotografie digitali del fondo oculare ottenute durante la midriasi e determina la probabilità della presenza/assenza di retinopatia ipertensiva e la sua classificazione secondo la classificazione di Keith Wagener Barker.
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Classe 0 senza segni di retinopatia ipertensiva
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Una rete neurale convoluzionale è un sistema di supporto alle decisioni mediche che elabora fotografie digitali del fondo oculare ottenute durante la midriasi e determina la probabilità della presenza/assenza di retinopatia ipertensiva e la sua classificazione secondo la classificazione di Keith Wagener Barker.
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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: La capacità di identificare correttamente la presenza o l'assenza di una condizione
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La capacità di un test di identificare correttamente la proporzione di casi veri positivi
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La capacità di identificare correttamente la presenza o l'assenza di una condizione
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Sensibilità
Lasso di tempo: febbraio 2026
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La capacità di un test di identificare correttamente la proporzione di casi veri positivi
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febbraio 2026
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Specificità
Lasso di tempo: Febbraio 2026
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La capacità di un test di identificare correttamente la proporzione di casi veri negativi
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Febbraio 2026
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Collaboratori e investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Philipp Yu Kopylov, Prof., Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)
Pubblicazioni e link utili
Collegamenti utili
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Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
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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
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- RetinAIcheck-01
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