세극등 영상의 화질 평가를 위한 인공지능 시스템과 진단에 미치는 영향
2020년 3월 16일 업데이트: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
세극등 영상의 화질 평가를 위한 인공지능 시스템과 진단에 미치는 영향: 임상시험
세극등 영상은 백내장, 각막병증 및 기타 전안부 장애를 감지하기 위해 안과학에서 널리 사용됩니다.
실생활에서 세극등 이미지의 품질은 허용되지 않을 수 있으며, 이는 진단 정확도와 효율성을 저해할 수 있습니다.
여기에서 연구원들은 캡처 시 세극등 이미지의 자동 품질 평가를 달성하기 위해 인공 지능 시스템을 구축하고 검증했습니다.
이 시스템은 또한 낮은 품질의 이유에 따라 사진 작가에게 지침을 제공할 수 있습니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (예상)
300
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, 510060
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen 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
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
포함 기준: - 환자는 내용을 숙지하고 정보에 입각한 동의서에 서명해야 합니다.
제외 기준: - 1. 일부 중풍병자, 치매 환자, 중증 사이코패스 등 사진 촬영에 협조할 수 없는 환자.
- 2. 동의서 서명에 동의하지 않는 환자
설명
포함 기준:
- 환자는 내용을 숙지하고 정보에 입각한 동의서에 서명해야 합니다.
제외 기준:
- 1. 중풍병자, 치매환자, 중증 정신병자 등 사진작가의 협조가 어려운 환자
- 2. 동의서 서명에 동의하지 않는 환자.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 보병대
- 시간 관점: 유망한
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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세극등 이미지 품질 평가
장치: 슬릿 램프 이미지의 품질 평가를 위한 인공 지능 시스템.
이 환자들은 Zhongshan Ophthalmic Center의 1차 의료 기관 또는 AI 클리닉에 등록되어 있습니다.
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참가자는 평소와 같이 세극등 이미지를 여러 장만 찍으면 됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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좋은 화질과 나쁜 화질을 구분하는 인공지능 시스템의 성능
기간: 3 개월
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수신기 작동 특성 곡선 아래 영역, 감도, 특이성, 양수 및 음수 예측 값, 정확도
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3 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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화질이 다른 세극등 영상과 기존 인공지능 진단 시스템의 성능 비교
기간: 3 개월
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Cohen의 카파 계수, P 값 및 기타 관련 통계 결과
|
3 개월
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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)
2020년 2월 1일
기본 완료 (예상)
2020년 7월 1일
연구 완료 (예상)
2020년 7월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2020년 3월 16일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2020년 3월 16일
처음 게시됨 (실제)
2020년 3월 19일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2020년 3월 19일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2020년 3월 16일
마지막으로 확인됨
2020년 3월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- IMAQUA2020-China-02
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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