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人工知能を使用した視野周辺の最適化 (VFAAI)

2025年10月30日 更新者:Edward Chay、Sight Intelligence Engineering Corporation

人工知能を使用した視野周辺の最適化 - 通常のしきい値を確立する

この研究の目的は、健康な参加者から通常の視野データを収集することです。 このデータは、新しい視野境界テストの開発と最適化に使用されます。 このテストには、テストポイントの識別における精度と効率を高めるために、人工知能(AI)の使用を含む高度なアルゴリズムが組み込まれます。

健康な個人は倫理的に採用され、インフォームドコンセントに署名されます。 彼らは約10分間仮想現実ヘッドセットを使用し、収集された情報は識別されて分析されます。

参加者は、短いアンケートでの経験についても尋ねられる場合があります。

調査の概要

詳細な説明

研究プロトコル

学習タイトル:

視野周辺を使用して、健康な参加者の通常のしきい値を確立する

主任研究者:

エドワード・チェイ、MD

サイトの場所:

Sight Intelligence Engineering Corporation 8101 Hinson Farm Road、Suite#208 Alexandria、VA 22306

IRBの承認:

INOVAの施設内審査委員会(IRB)によって承認されました

  1. バックグラウンドとバリアスの視野テストは、緑内障や視神経障害などの検出および監視条件のための眼科における重要な診断ツールです。 この研究の目的は、健康な個人の集団における新しい視野周辺の規範的なしきい値を確立することを目指しています。 これらのベースライン値は、視覚フィールドテストの精度と効率を高めるために、人工知能(AI)を組み込む可能性のある高度なアルゴリズムを使用する視野周辺システムのキャリブレーションと最適化に寄与します。
  2. 目的

    • 健康な成人の参加者の通常の視野閾値を収集します。
    • 視野境界デバイスの使いやすさと快適性を評価します。
    • AI駆動型のテストポイント選択を含む、境界アルゴリズムの最適化をサポートするため。
  3. 研究デザインこれは、100人の健康な参加者を含む前向きなシングルサイト観察研究です。 各参加者は、仮想現実ベースの境界線を使用して単一の視野テストを完了します。
  4. 参加者の選択基準

    包含基準:

    • 18歳以上の健康な成人。
    • 各眼で20/40以上の最良の修正された視力。
    • 臨床検査時の正常な視神経の外観。

    除外基準:

    • 20/40よりも悪い視力が最も悪い。
    • 0.5を超えるカップ対ディスク比。
    • 以前に記録された緑内障または視神経障害。
    • 視野に影響を与える可能性のある重要な眼または神経学的状態。
    • 研究手順に従うことができない。
  5. 採用および同意の参加者は、別のIRB承認文書に記載されている募集手順に従って、シェフキンドアイケアのチェイ博士の確立された患者ベースから倫理的に採用されます。 チェイ博士は、強制の可能性を最小限に抑えるために、患者に直接アプローチしません。

    調査サイトに到着すると、参加者は研究の簡単な紹介を受けます。 書面によるインフォームドコンセントは、臨床ケアに関与していない研究チームのメンバーによって得られます。 署名された同意書のコピーが参加者に提供されます。

  6. 研究手順

    • インフォームドコンセントが得られた後、参加者に仮想現実ヘッドセットが装備されます。
    • ヘッドセットは、快適さと視覚的アライメントのためにテスト管理者によって調整される場合があります。
    • 視野テストの手順は、参加者の優先言語のデバイス内に表示されます。
    • 参加者は、管理者が隣接する部屋に留まり、質問や懸念に回答するために常に視覚フィールドテストを完了します。
    • テスト後、参加者は口頭での報告書を受け取り、経験を評価する短い出口調査を完了するように求められます。
  7. サンプルサイズ合計100人の参加者が登録されます。 この数は、健康な目の規範的なデータセットを確立するのに十分であり、病理学的症例との将来の比較を可能にします。
  8. データ分析方法視野テストから収集されたデータには、さまざまな視野ポイントでのしきい値感度値が含まれます。 データセットは、記述統計(平均、標準偏差、範囲)を使用して分析され、テスト場所全体の通常のしきい値範囲を決定します。

    追加の分析には次のものが含まれます。

    • 人口統計上の影響を特定するための年齢層と性別による層別化。
    • データ品質を確保するための外れ値検出。
    • 該当する場合、テストと再テストの信頼性の内部一貫性分析。 すべての分析は、RやPythonなどの統計ソフトウェアを使用して実行されます。 将来的には、アルゴリズムのトレーニングまたはモデル開発のために、識別されたデータが使用される場合があります。
  9. タイムラインフェーズアクティビティ期間の日付フェーズ1 IRBの承認と研究準備
  10. データ管理と機密性すべての学習データは、パスワードで保護された安全な電子データベースに保存されます。 各参加者には、個人情報を削除するための一意の調査IDが割り当てられます。 認定された研究要員のみがデータにアクセスできます。 データは、HIPAAおよび機関のプライバシー規制に従って処理されます。
  11. リスクと利点

    リスク:

    •最小限:視野テストまたはヘッドセットの着用による一時的な目の疲労または軽度の不快感の可能性。

    利点:

    • 参加者に直接利益はありません。
    • この研究は、診断ツールの改善の開発に貢献し、より正確な視野テストを通じて将来の患者に利益をもたらす可能性があります。
  12. 補償参加者は、参加に対する財政報酬を受け取りません。
  13. この研究への自発的な参加は完全に自発的です。 参加者は、臨床ケアに罰金や影響を及ぼさずにいつでも撤退する場合があります。
  14. 資金開示この研究は、主任研究者のエドワード・チャイ博士によって自己資金によるものです。 外部の資金源や商業スポンサーは関与していません。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

100

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

    • Virginia
      • Alexandria、Virginia、アメリカ、22306
        • Sight Intelligence Engineering

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

サンプリング方法

確率サンプル

調査対象母集団

健康な目を持つ健康な人。 参加者はすべてのバックグラウンドを持っているため、テスト結果をすべての個人に一般化できます。

説明

包含基準:

  • 18歳以上の健康な成人。
  • 各眼で20/40以上の最良の修正された視力。
  • 臨床検査時の正常な視神経の外観。

除外基準:

  • 20/40よりも悪い視力が最も悪い。
  • 0.5を超えるカップ対ディスク比。
  • 以前に記録された緑内障または視神経障害。
  • 視野に影響を与える可能性のある重要な眼または神経学的状態。
  • 研究手順に従うことができない。

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
健康
  • 18歳以上の健康な成人。
  • 各眼で20/40以上の最良の修正された視力。
  • 臨床検査時の正常な視神経の外観。
  1. 私たちの知る限り、自然な目の動き、これは、テスト中にユーザーが自然に目を動かすことができる最初の視野境界ソフトウェアです。 以前の視野テストでは、視力の周辺でテストポイントが点滅するため、患者がテストを通して中心的な視線を維持する必要がありました。私たちのテストにより、患者はこれらのテストポイントを直接見ることができます。
  2. 単純化されたデータを私たちの知る限り、これは、ユーザーが見ているときにテストポイントを登録するためのハンドヘルドクリッカーの必要性を確実に排除する最初の視野境界境界ソフトウェアです。
  3. 以前のテストでの注意監視は、中央の場所を見つめると眠気と不注意を誘発する可能性があります。私たちのテストでは、テストを一時停止し、必要に応じて励ましを与え、患者がフォーカスを取り戻すことができるソフトウェアモニターを採用しています。 これにより、データレポートの精度がはるかに高くなります。
  4. 人工知能(AI)テストではAIを使用して、テストパラメーターを最適化します。
他の名前:
  • 高度な視野周辺
  • 視覚フィールドアナライザーソフトウェア

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
明るさのしきい値
時間枠:10分間のテスト内
末梢視野の各位置で、テストポイントを見る健康な個人の能力が測定されます。 対数スケール(0.1 dB〜1000 dB)に沿った明るさ(背教で測定)が調整され、しきい値は、健康な個人がそのテストポイントを> 50%> 50%見ることができる明るさとして定義されます。
10分間のテスト内
持続時間のしきい値
時間枠:10分間のテスト内
末梢視野の各位置で、テストポイントを見る健康な個人の能力が測定されます。 期間(秒で測定)が調整され、しきい値は、健康な個人がそのテストポイントを> 50%の時間で確認できる時間として定義されます。
10分間のテスト内

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)

2025年7月1日

一次修了 (推定)

2026年8月31日

研究の完了 (推定)

2026年8月31日

試験登録日

最初に提出

2025年3月27日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年4月2日

最初の投稿 (実際)

2025年4月9日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (推定)

2025年11月3日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年10月30日

最終確認日

2025年10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

  • WCG-20251396

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

はい

米国で製造され、米国から輸出された製品。

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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