超広視野眼底イメージングによる複数の眼底病変を検出するためのリアルタイム人工知能システム
2021年4月23日 更新者：Haotian Lin、Sun Yat-sen University
超広視野眼底イメージングによる複数の眼底病変を検出するためのリアルタイム人工知能システム: 前向き多施設共同研究
この前向き多施設研究では、実世界の設定で超広視野眼底イメージングによって複数の眼底病変を検出するためのリアルタイム人工知能システムの有効性を評価します。
調査の概要
詳細な説明
眼底は、眼疾患（格子変性、網膜剥離、緑内障など）と全身疾患（高血圧、糖尿病、白血病など）の両方の徴候を示すことがあります。 定期的な眼底検査は、これらの病気の早期発見に役立ちます。 しかし、眼底検査を手動で行うには経験豊富な網膜眼科医が必要であり、時間と労力がかかるため、大規模に日常的に実施することは困難です。
この研究では、複数の眼底病変をリアルタイムで自動的にスクリーニングし、さまざまな現実世界の設定でその性能を評価するために、超広視野眼底イメージングと統合する人工知能システムを開発します。 システムの有効性は、経験豊富な眼科医によって行われた各参加者の最終診断と比較されます。
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
2000
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。
研究連絡先
- 名前：Haotian Lin, MD, PhD
- 電話番号：8613802793086
- メール：haot.lin@hotmail.com
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Zhongwen Li, MD
- 電話番号：8618138726682
- メール：cuitx3@mail2.sysu.edu.cn
研究場所
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510060
- 募集
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
-
コンタクト：
- Haotian Lin, M.D., Ph.D
- 電話番号：8613802793086
- メール：haot.lin@hotmail.com
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コンタクト：
- Xiaohang Wu, M.D., Ph.D
- 電話番号：8615913177657
- メール：wuxiaohang_zoc@qq.com
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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
超広視野眼底撮影に同意いただいた参加者全員。
説明
包含基準:
超広視野眼底撮影に同意いただいた参加者全員。
除外基準:
- 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。
- -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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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中山眼科センター
参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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深セン眼科センター
参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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北京同人病院
参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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徐東眼科センター
参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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IKang 身体検査センター
参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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陽渓総合病院 人民病院
参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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広東省人民病院
参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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参加者は、通常どおり超広視野眼底画像を撮影するだけです。
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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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正確さ
時間枠：8ヶ月
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超広視野眼底イメージングに基づく複数の眼底病変を検出するための人工知能システムの性能。
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8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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感度
時間枠：8ヶ月
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超広視野眼底イメージングに基づく複数の眼底病変を検出するための人工知能システムの性能。
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8ヶ月
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特異性
時間枠：8ヶ月
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超広視野眼底イメージングに基づく複数の眼底病変を検出するための人工知能システムの性能。
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8ヶ月
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コーエンのカッパ係数
時間枠：8ヶ月
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AIシステムの性能と3つの専門度の眼科医との比較。
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8ヶ月
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偽陽性率
時間枠：8ヶ月
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誤分類の特徴
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8ヶ月
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偽陰性率
時間枠：8ヶ月
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誤分類の特徴
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8ヶ月
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AIシステムのデータ処理時間
時間枠：8ヶ月
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AIシステムのデータ処理時間。
|
8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。
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11月1日
一次修了 (予想される)
2022年2月1日
研究の完了 (予想される)
2022年12月25日
試験登録日
最初に提出
2021年4月15日
QC基準を満たした最初の提出物
2021年4月23日
最初の投稿 (実際)
2021年4月26日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2021年4月26日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2021年4月23日
最終確認日
2021年4月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- UWFAIDS2019-China-06
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。