시야의 분화에 있어서 CNN의 진단적 효능
2020년 1월 23일 업데이트: Xiulan Zhang, Sun Yat-sen University
녹내장 시야와 비녹내장 시야의 감별에서 합성곱 신경망 기반 알고리즘의 진단적 효능 원문보기 KCI 원문보기 인용
녹내장은 현재 전 세계적으로 돌이킬 수 없는 실명의 주요 원인입니다.
다기관 연구는 녹내장과 비녹내장 시야의 감별에 있어서 합성곱 신경망 기반 알고리즘의 효능을 평가하고 실생활에서의 유용성을 평가하기 위해 고안되었다.
연구 개요
상세 설명
녹내장은 진행성 망막 신경 섬유층의 얇아짐과 시야 결손을 특징으로 하는 비가역적 실명의 세계적 주요 원인입니다.
시야 검사는 녹내장 진단 및 진행 평가를 위한 금본위제 중 하나입니다.
그러나 주관적이고 많은 경험을 필요로 하는 시야 결과의 해석에 대해 보편적으로 인정되는 표준은 없습니다.
현재 인공 지능은 다양한 질병의 의료 영상 해석에서 인간 의사에 필적하는 정확도를 달성했습니다.
이전에는 안과 의사보다 진단 효율이 훨씬 더 높은 시야 보고서를 읽을 수 있도록 심층 합성곱 신경망을 훈련했습니다.
현재 다기관 연구는 녹내장과 비녹내장 시야의 감별에 있어서 합성곱 신경망 기반 알고리즘의 효능을 평가하고, 안과의와의 성능을 비교하며, 실세계에서의 유용성을 평가하기 위해 설계되었습니다.
연구 유형
관찰
등록 (실제)
437
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, 중국, 51000
- 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
18년 이상 (성인, OLDER_ADULT)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
중국 전역의 여러 안과 센터에 있는 클리닉의 환자.
각 과목은 종합적인 의료 검사 및 의무 기록을 기반으로 진단되어야 합니다.
선도 센터는 모든 의료 데이터를 읽어 황금 표준으로 진단을 내립니다.
설명
포함 기준:
- 연령≥18;
- 정보에 입각한 동의를 얻었습니다.
- 특정 안구 질환으로 진단된 경우;
- 시야검사 가능
제외 기준:
진단을 지원하기 위한 불완전한 임상 데이터
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 |
|---|---|
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AI 그룹
이 그룹의 시야 보고서는 컨벌루션 신경망에 의해 평가됩니다.
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수집된 시야는 알고리즘과 안과의사가 독립적으로 평가합니다.
정확도, AUC, 민감도 및 특이성을 포함하여 알고리즘과 안과 의사의 성능을 비교합니다.
다른 이름들:
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인간 집단
이 그룹의 시야 보고서는 3명의 안과의사가 독립적으로 평가합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
|---|---|
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녹내장 시야와 비녹내장 시야의 구분에서 길쌈 신경망의 AUC 값
기간: 2019년 1월부터 2020년 1월까지
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2019년 1월부터 2020년 1월까지
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
|---|---|
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녹내장 시야 검출에서 컨볼루션 신경망의 민감도와 특이도
기간: 2019년 1월부터 2020년 1월까지
|
2019년 1월부터 2020년 1월까지
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 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)
2019년 3월 15일
기본 완료 (실제)
2019년 12월 31일
연구 완료 (실제)
2019년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2018년 11월 26일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2018년 11월 28일
처음 게시됨 (실제)
2018년 11월 30일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2020년 1월 27일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2020년 1월 23일
마지막으로 확인됨
2020년 1월 1일
추가 정보
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