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Multi-modal Imaging and Artificial Intelligence Diagnostic System for Multi-level Clinical Application

2019年3月31日 更新者:Jin Yuan、Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
This study is to build an multi-modal artificial intelligence ophthalmological imaging diagnostic system covering multi-level medical institutions. We are going to evaluate this system in an evidence-based medicine view, taking diabetic retinopathy as an example. And clinical diagnostic criteria will be made based on this multi-modal artificial intelligence imaging diagnostic system. The study is designed as a cross-sectional study involving 1,000 normal individuals, 1,000 diabetes patients without ocular complications, and 1,000 with diabetic ocular complications. Statistical analysis of the diagnostic sensitivity and specificity of the artificial intelligence system will be made, and ROC curve wil be draw.

調査の概要

状態

わからない

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

3000

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • Guangdong
      • Guangzhou、Guangdong、中国、510000
        • 募集
        • Zhongshan Opthalmic Center

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

Stratified sampling

説明

Inclusion Criteria:

Group A(normal individuals): Meet all the items 1 ~ 5 below

  1. No familial or hereditary retinopathy;
  2. No history of ocular trauma and / or history of ocular disease (except for mild to moderate refractive errors and / or age-related cataracts);
  3. No drug use history that may cause side effects of retina (such as chloroquine, hydroxychloroquine, chlorpromazine, rifampin, etc.); 4 binocular diopter ≤ ± 6.00D; No systemic diseases that may affect the retina.

Group B(diabetes patients without ocular complications): meet any of 1 to 3, and both 4 to 5 items

  1. Diagnosed with type 1 diabetes for more than 5 years;
  2. Diagnosed with type 2 diabetes patients;
  3. Diagnosis of gestational diabetes patients;
  4. Without systemic disease that may affect the retina except for diabetes;
  5. Meet the standards of 1 to 4 items.

Group C(patients with diabetic ocular complications): meet with any of 1 to 3, and all 4 to 6 items

  1. Diagnosed with type 1 diabetes for more than 5 years;
  2. Diagnosed with type 2 diabetes patients;
  3. Diagnosis of gestational diabetes patients;
  4. Meet the guidelines for diagnosis and treatment of diabetic retinopathy in any stage of diabetic retinopathy and / or diabetic macular edema.
  5. Without systemic disease that may affect the retina except for diabetes;
  6. A group to meet the criteria for 1 to 4 items.

Exclusion Criteria:

  1. Refractive pathway is turbid, so that fundus image can not be clearly photographed;
  2. With other fundus diseases and / or other diseases that seriously affect the visual function;
  3. Any eye infection, such as conjunctivitis, keratitis, scleritis, endophthalmitis, acute and chronic dacryocystitis, or eye injury;
  4. Serious systemic diseases such as diabetes, hypertension, heart failur,renal failure;
  5. Can not cooperate with the examiner due to mental or other reasons.

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
The diagnostic sensitivity, specificity and ROC curve of the artificial intelligence(AI) system compared with reference standard (ophthalmologist).
時間枠:It will take 15~20min for each subject to take the exams.
Sensitivity: the percentage of diabetic retinopathy(DR) patients who are correctly identified as having the condition by AI. Sensitivity=True positive/(True positive+False negative). Specificity: the percentage of healthy people who are correctly identified as not having the condition by AI. Specificity=True negative /(True negative +False positive). The ROC curve was plotted with true positive rate (sensitivity) as the ordinate and false positive rate (1-specificity) as the abscissa.
It will take 15~20min for each subject to take the exams.

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

捜査官

  • 主任研究者:Yuan Jin, Professor、Zhongshan Opthalmic Center

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2018年4月23日

一次修了 (予想される)

2019年12月31日

研究の完了 (予想される)

2019年12月31日

試験登録日

最初に提出

2019年3月29日

QC基準を満たした最初の提出物

2019年3月31日

最初の投稿 (実際)

2019年4月2日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2019年4月2日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2019年3月31日

最終確認日

2019年3月1日

詳しくは

本研究に関する用語

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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