眼底画像の画質と診断への影響を人工知能で評価するシステム
2020年2月26日 更新者：Haotian Lin、Sun Yat-sen University
眼底画像の画質と診断への影響を評価するための人工知能システム: 臨床試験
眼底画像は、糖尿病性網膜症、緑内障、その他の疾患の検出のために眼科で広く使用されています。
実際の現場では、眼底画像の品質が許容できない場合があり、診断の精度と効率が損なわれる可能性があります。
ここで研究者らは、撮影時に眼底画像の自動品質評価を実現する人工知能システムを確立および検証しました。
このシステムは、低品質の理由に応じて撮影者にガイダンスを提供することもできます。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
300
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
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510060
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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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
- 子
- 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
包含基準:
- 患者は内容を理解し、インフォームドコンセントに署名する必要があります。
除外基準:
- 1. 一部の麻痺患者、認知症患者、重度の精神異常者など、撮影者との協力が困難な患者。
- 2. インフォームドコンセントへの署名に同意しない患者。
説明
包含基準:
- 患者は内容を理解し、インフォームドコンセントに署名する必要があります。
除外基準:
- 1. 一部の麻痺患者、認知症患者、重度の精神異常者など、撮影者との協力が困難な患者。
- 2. インフォームドコンセントへの署名に同意しない患者。
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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眼底画像品質評価
デバイス: 眼底画像の品質評価のための人工知能システム。
これらの患者は、中山眼科センターの一次医療部門または AI クリニックに登録されています。
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参加者は通常通り眼底画像を撮影するだけで済みます。
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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 |
|---|---|---|
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良い画質と悪い画質を区別するための人工知能システムのパフォーマンス
時間枠：3ヶ月
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受信機動作特性曲線の下の面積、感度、特異度、陽性および陰性の予測値、精度
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3ヶ月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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従来の人工知能診断システムと画質の異なる眼底画像の性能比較
時間枠：3ヶ月
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コーエンのカッパ係数、P 値、およびその他の関連する統計結果
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3ヶ月
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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。
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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)
2020年2月1日
一次修了 (予想される)
2020年7月1日
研究の完了 (予想される)
2020年7月1日
試験登録日
最初に提出
2020年2月26日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年2月26日
最初の投稿 (実際)
2020年2月28日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2020年2月28日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2020年2月26日
最終確認日
2020年2月1日
詳しくは
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。