細隙灯画像の画質を評価する人工知能システムとその診断への影響
2020年3月16日 更新者：Haotian Lin、Sun Yat-sen University
細隙灯画像の画質を評価するための人工知能システムとその診断への影響: 臨床試験
細隙灯画像は、眼科で白内障、角膜症、その他の前眼部障害の検出に広く使用されています。
実際の診療では、細隙灯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、研究者は人工知能システムを確立して検証し、キャプチャ時に細隙灯画像の自動品質評価を実現しました。
このシステムは、低品質の理由に応じて写真家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
いいえ
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： -患者は内容を認識し、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、重度のサイコパスなど、写真家に協力できない患者。
- 2. インフォームドコンセントに署名することに同意しない患者
説明
包含基準:
- 患者は内容を認識し、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、重度のサイコパス患者など、カメラマンに協力できない患者。
- 2. インフォームドコンセントに署名することに同意しない患者。
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
- 観測モデル：コホート
- 時間の展望：見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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細隙灯画質評価
デバイス: 細隙灯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、プライマリ ヘルスケア ユニットまたは中山眼科センターの AI クリニックに登録されています。
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参加者は、いつものようにいくつかの細隙灯画像を撮るだけで済みます。
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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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画質の良し悪しを判別する人工知能システムの性能
時間枠：3ヶ月
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受信者操作特性曲線の下の領域、感度、特異性、陽性および陰性適中率、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細隙灯画像との性能比較
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3月16日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年3月16日
最初の投稿 (実際)
2020年3月19日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2020年3月19日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2020年3月16日
最終確認日
2020年3月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- IMAQUA2020-China-02
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
いいえ
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
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