딥러닝 분석을 통한 원추각막 검출 알고리즘 개발 및 Eyestar 영상에 대한 검증 원문보기 KCI 원문보기 인용 (DKDA)
2021년 9월 29일 업데이트: University Hospital Inselspital, Berne
Eyestar 900을 위한 영상 분석 알고리즘을 개발하여 각막 원추 각막을 식별하고 인공 수정체 계산을 위한 생체 측정을 개선하기 위한 단일 중심 임상 연구
연구 개요
상태
모집하지 않고 적극적으로
상세 설명
원추 각막은 각막이 얇아지고, 돌출되고 불규칙해지는 진행성 각막 확장 장애입니다. 각막 영상은 원추 각막 검출 및 진행 분석에 중요합니다. 원추각막 환자의 표준 수정체 계산 기술은 잘못된 결과를 초래할 수 있기 때문에 초기 단계에서 원추각막을 발견하는 것이 중요하며 백내장 수술 전에 외과적 개입을 계획하든 인공 수정체를 계산하든 치료적 결과를 가져옵니다.
Eyestar 900은 swept-source OCT 생체 측정기이며 초기 원추각막 식별 및 진행 분석에 사용할 가능성이 있습니다.
연구 유형
관찰
등록 (예상)
4800
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Bern, 스위스, 3010
- Universitatsklinik fur Augenheilkunde, Inselspital
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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
후향적 부분: 4500명의 환자의 익명화된 사진 데이터 예상적 부분: 150명의 원추 각막 환자 및 150명의 건강한 참가자
설명
포함 기준:
- 원추 각막의 모든 단계를 가진 환자
- 각막이 건강한 환자
제외 기준:
- 수종을 동반한 원추각막 환자, 수종 후 상태
- 퇴행성 각막질환 환자
- 각막 수술 후 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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각막 원추 각막 환자
원추 각막 진단 환자의 각막 단층 촬영
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원추각막 영상분석 알고리즘 개발을 위한 비침습 각막단층촬영
원추각막 영상분석 알고리즘 개발을 위한 비침습 각막단층촬영
수술 전 인공 수정체 계산을 위한 비침습적 생체 측정
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각막이 건강한 참가자
건강한 참가자의 각막 단층 촬영
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원추각막 영상분석 알고리즘 개발을 위한 비침습 각막단층촬영
원추각막 영상분석 알고리즘 개발을 위한 비침습 각막단층촬영
수술 전 인공 수정체 계산을 위한 비침습적 생체 측정
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소급 부분
기존 4500명의 환자에 대한 완전히 익명화된 사진 데이터
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완전히 익명화된 4500개의 기존 사진 데이터에 대한 소급 분석
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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원추 각막 식별
기간: 2.5년
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Pentacam 이미지에서 gold standard(Belin-Ambrosio Enhanced Extasia Deviation Index) BAD_D와 비교한 Eyestar 장치의 원추 각막 식별 알고리즘의 분류 정확도.
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2.5년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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임상에서의 타당성
기간: 2.5년
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원추 각막 및 건강한 눈에서 각막 측정의 타당성(이미지 획득에 오류 및/또는 문제가 없는 유효한 측정의 백분율) 평가.
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2.5년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Früh Beatrice, Prof.Dr. med., Universitätsklinik für Augenheilkunde, Inselspital Bern
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)
2021년 5월 11일
기본 완료 (예상)
2023년 6월 1일
연구 완료 (예상)
2023년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2021년 2월 14일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2021년 2월 18일
처음 게시됨 (실제)
2021년 2월 21일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2021년 9월 30일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2021년 9월 29일
마지막으로 확인됨
2021년 6월 1일
추가 정보
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