합성곱 신경망 "RetinAIcheck"을 이용한 고혈압성 망막병증 평가
2026년 8월 25일 업데이트: I.M. Sechenov First Moscow State Medical University
컨볼루션 신경망 "RetinAIcheck" 기반 Keith Wagener Barker 분류법을 이용한 고혈압성 망막병증 평가
본 연구는 러시아 인구의 환자에서 고혈압성 망막병증의 중증도를 분류하는 데 개발된 컨볼루션 신경망(CNN) "RetinAIcheck"의 진단 효능을 추정하는 것을 목표로 합니다.
훈련 데이터 세트는 오픈 소스에서 얻었으며 7명의 독립적인 망막 전문의에 의해 재라벨링되었으며, 표본 크기는 30,000개의 안저 사진이었습니다. 테스트 샘플에는 고혈압성 망막병증이 있는 729명의 환자(1401개의 눈)가 포함되었습니다. 참조 기준은 두 명의 안과 의사에 의한 고혈압성 망막병증 단계의 독립적 분류 결과였으며, 논쟁적인 임상 사례는 제3의 안과 의사의 참여로 평가되었습니다.
연구 개요
상태
상태
완전한
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
연구 유형
연구 유형
관찰
등록 (실제)
등록
755
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Moscow, 러시아 제국
- University Clinical Hospital №1, Sechenov University
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
시험 샘플은 세체노프 대학 임상병원 제1호 심장클리닉, M.M. 크라스노프 안과질환연구소 및 M.F. 블라디미르스키 모스크바 지역 임상연구소(MONIKI)에서 수집되었습니다.
설명
포함 기준:
환자의 전자 의료 기록에 고혈압 진단이 존재하는 경우.
제외 기준:
비가역적 시력 상실(무안구증, 시신경 위축, 안구 손상)을 동반한 선천적 및 후천적 상태, 연령 관련 황반변성, 중심장액맥락망막병증, 중심장액맥락망막염과 같은 황반 병리, 그리고 이미지 품질에 영향을 미치는 눈의 광학 매질 혼탁.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
그룹/코호트 수
5
코호트 및 개입
그룹/코호트그룹/코호트 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
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1급 고혈압성 망막병증
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컨볼루션 신경망은 산동 시 획득한 디지털 안저 사진을 처리하여 고혈압성 망막병증의 유무 및 Keith Wagener Barker 분류에 따른 등급 확률을 판단하는 의료 의사 결정 지원 시스템입니다.
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2급 고혈압성 망막병증
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컨볼루션 신경망은 산동 시 획득한 디지털 안저 사진을 처리하여 고혈압성 망막병증의 유무 및 Keith Wagener Barker 분류에 따른 등급 확률을 판단하는 의료 의사 결정 지원 시스템입니다.
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3급 고혈압성 망막병증
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컨볼루션 신경망은 산동 시 획득한 디지털 안저 사진을 처리하여 고혈압성 망막병증의 유무 및 Keith Wagener Barker 분류에 따른 등급 확률을 판단하는 의료 의사 결정 지원 시스템입니다.
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3+4등급 고혈압성 망막병증
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컨볼루션 신경망은 산동 시 획득한 디지털 안저 사진을 처리하여 고혈압성 망막병증의 유무 및 Keith Wagener Barker 분류에 따른 등급 확률을 판단하는 의료 의사 결정 지원 시스템입니다.
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고혈압성 망막병증 징후가 없는 Class 0
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컨볼루션 신경망은 산동 시 획득한 디지털 안저 사진을 처리하여 고혈압성 망막병증의 유무 및 Keith Wagener Barker 분류에 따른 등급 확률을 판단하는 의료 의사 결정 지원 시스템입니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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정확도
기간: 질환의 유무를 정확하게 식별하는 능력
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검사가 진양성 사례의 비율을 정확하게 식별하는 능력
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질환의 유무를 정확하게 식별하는 능력
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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민감도
기간: 2026년 2월
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검사가 진양성 사례의 비율을 정확히 식별하는 능력
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2026년 2월
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특이성
기간: 2026년 2월
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검사가 진음성 사례의 비율을 정확히 식별하는 능력
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2026년 2월
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Positive predictive value
기간: February 2026
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The probability that a person who tests positive for the condition actually has that one
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February 2026
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Negative predictive value
기간: February 2026
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The probability that a person who tests negative for the condition truly does not have it
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February 2026
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AUROC, area under the ROC curve (one-versus-rest)
기간: February 2026
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An average metric used to evaluate multi-class classification models by computing the Area Under the ROC Curve for each class separately against all other classes and then averaging the results
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February 2026
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Quadratically weighted kappa
기간: February 2026
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A statistical measure that evaluates the level of agreement between two raters or outcomes on an ordinal scale, penalizing errors based on the squared distance between categories
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February 2026
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
수사관
- 수석 연구원: Philipp Yu Kopylov, Prof., Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
유용한 링크
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
2021년 3월 11일
기본 완료 (실제)
기본 완료
2026년 2월 26일
연구 완료 (실제)
연구 완료
2026년 2월 26일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2026년 3월 10일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 3월 10일
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
2026년 3월 13일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
2026년 8월 27일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 8월 25일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2021년 9월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- RetinAIcheck-01
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
IPD 계획 설명
연구 프로젝트에 사용된 데이터는 공개적으로 이용할 수 없으나, 책임 연구자에게 요청 시 제공될 수 있습니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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