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사시 지능형 진단 시스템의 효용성 검증

2020년 6월 2일 업데이트: Haotian Lin, Sun Yat-sen University

사시 지능형 진단 시스템의 효용성 검증: 임상시험

사시는 세계 인구의 약 0.8%-6.8%에 영향을 미치고 영향을 받는 개인의 65%에서 3세까지 나타납니다. 편차의 수동 측정은 종종 힘들고 전문가의 경험과 환자의 협조에 크게 의존합니다. 현재 사시 평가 기술은 모델 눈에 크게 의존합니다. 여기에서 연구자들은 딥 러닝을 사용하여 사시를 선별하고 편차를 평가하며 각막 빛 반사 사진을 기반으로 수술 계획을 제안하는 3개의 딥 러닝(DL) 시스템으로 구성된 인공 지능(AI) 플랫폼을 개발합니다. 조사자는 또한 임상 실습에서 다용성을 검증하기 위해 임상 시험을 수행합니다.

연구 개요

상태

알려지지 않은

연구 유형

관찰

등록 (예상)

323

연락처 및 위치

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

연구 장소

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 510080
        • 모병
        • Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
        • 연락하다:

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

임상 현장에서 사시 지능형 진단 시스템의 정확성을 검증하기 위한 전향적 연구.

설명

포함 기준:

  • 사시과 외래 환자.

제외 기준:

  • 환자 또는 부모는 임상시험 참여에 동의합니다.
  • 안검하수증 환자.
  • 환자는 앞을 향할 수 없거나 고정이 부족합니다.

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
AI 검사 대상 환자
장치: 사시 진단 시스템.
사시의 진단 및 각도 평가를 용이하게 하고 수술 계획에 대한 조언을 제공하는 각막 빛 반사 사진 기반 AI 플랫폼입니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
기간
진단 시스템의 정확하고 잘못된 감지 및 누락 감지 비율.
기간: 최대 3년
최대 3년

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 9월 1일

기본 완료 (예상)

2020년 6월 10일

연구 완료 (예상)

2020년 6월 10일

연구 등록 날짜

최초 제출

2020년 6월 2일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2020년 6월 2일

처음 게시됨 (실제)

2020년 6월 4일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2020년 6월 4일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2020년 6월 2일

마지막으로 확인됨

2020년 6월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • SIDS-2020

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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사시 진단 시스템.에 대한 임상 시험

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