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인공 지능 지원 녹내장 평가 (AGE)

2020년 10월 19일 업데이트: Xiulan Zhang, Sun Yat-sen University

인공지능을 이용한 녹내장 진단 프로그램 개발

녹내장은 현재 세계에서 돌이킬 수 없는 실명의 두 번째 주요 원인입니다. 우리의 연구는 중산 안과 센터의 녹내장 환자의 임상 데이터를 인공 지능 기술과 결합하여 녹내장을 선별하고 진단할 수 있는 프로그램을 만드는 것입니다.

연구 개요

상태

완전한

상세 설명

녹내장은 현재 전 세계적으로 돌이킬 수 없는 실명의 두 번째 주요 원인으로 인류 사회에 큰 부담을 안겨주고 있습니다. 녹내장은 다른 안과 질환에 비해 시야 검사, OCT 등 여러 검사 결과에 따라 진단 과정이 복잡합니다. 녹내장을 정확하고 빠르게 진단하는 방법은 항상 녹내장 연구에서 뜨거운 주제였습니다. 인공지능은 인간의 지능을 시뮬레이션하고 확장하는 데 도움이 될 수 있는 이론과 방법을 연구하고 개발하는 데 사용되며, 자동 운전, 의학 등 많은 연구 분야에서 활용되고 있습니다. 이 연구는 중산 안과 센터의 녹내장 환자의 임상 데이터를 인공 지능 기술과 결합하여 녹내장을 선별하고 진단할 수 있는 프로그램을 만드는 것입니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

10800

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 510000
        • Zhongshan Ophthalmic Center

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

시야 검사를 완료할 수 있고 BCVA>0.1이면 누구나 등록할 수 있습니다. 녹내장 환자와 비녹내장 환자 모두의 시야 검사 결과와 OCT 이미지를 수집합니다.

설명

포함 기준:

  1. BCVA>0.1
  2. 신뢰할 수 있는 시야 테스트를 완료할 수 있습니다.
  3. 안내 수술 또는 안저 레이저의 병력 없음

제외 기준:

1. 시야 테스트를 완료할 수 없음

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
녹내장 환자
녹내장 환자는 시야 검사와 시신경 영역의 OCT 영상을 찍게 됩니다. 이러한 모든 데이터는 기계 학습의 소스로 수집됩니다.
시야검사와 OCT는 녹내장의 정확한 진단을 위해 흔히 사용되는 필수 검사입니다. 시야 및 OCT 테스트를 분류하는 알고리즘이 모두 개발되고 검증됩니다.
비 녹내장 참가자
비 녹내장 참가자는 시신경 영역의 시야 테스트 및 OCT 이미징을 받습니다. 이러한 모든 데이터는 기계 학습의 소스로 수집됩니다.
시야검사와 OCT는 녹내장의 정확한 진단을 위해 흔히 사용되는 필수 검사입니다. 시야 및 OCT 테스트를 분류하는 알고리즘이 모두 개발되고 검증됩니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
인공지능 알고리즘에 의한 진단 정확도
기간: 2017년 8월부터 2021년 2월까지
인공지능 알고리즘에 의한 진단 정확도 및 녹내장 전문의와 비교
2017년 8월부터 2021년 2월까지

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
인공지능 알고리즘에 의한 진단 감도
기간: 2017년 8월부터 2021년 2월까지
인공지능 알고리즘에 의한 진단 감도
2017년 8월부터 2021년 2월까지
인공지능 알고리즘에 의한 진단의 특이성
기간: 2017년 8월부터 2021년 2월까지
인공지능 알고리즘에 의한 진단의 특이성
2017년 8월부터 2021년 2월까지

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Xiulan Zhang, Doctor, Sun Yat-Sen University

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

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)

2017년 8월 15일

기본 완료 (실제)

2019년 12월 1일

연구 완료 (실제)

2020년 2월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2017년 8월 29일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2017년 8월 30일

처음 게시됨 (실제)

2017년 8월 31일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2020년 10월 22일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2020년 10월 19일

마지막으로 확인됨

2020년 10월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • ProjectAGE

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

시야 및 OCT 테스트에 대한 임상 시험

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