초광시야 안저 영상으로 다수의 안저 병변을 검출하기 위한 실시간 인공지능 시스템
2021년 4월 23일 업데이트: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
초광시야 안저 영상으로 다수의 안저 병변을 검출하기 위한 실시간 인공지능 시스템: 전향적 다기관 연구
이 전향적인 다기관 연구는 실제 환경에서 초광각 안저 이미징을 통해 여러 안구 안저 병변을 감지하기 위한 실시간 인공 지능 시스템의 효능을 평가할 것입니다.
연구 개요
상세 설명
안저에는 안구 질환(예: 격자 변성, 망막 박리 및 녹내장)과 전신 질환(예: 고혈압, 당뇨병 및 백혈병)의 징후가 모두 나타날 수 있습니다. 일상적인 안저 검사는 이러한 질병의 조기 발견에 도움이 됩니다. 그러나 수동 안저 검사는 숙련된 망막 안과 전문의가 필요하고 시간과 노동 집약적이어서 일상적인 대규모 시행이 어렵다.
이 연구는 실시간으로 여러 안저 병변을 자동으로 스크리닝하고 다양한 실제 환경에서 성능을 평가하기 위해 초광각 안저 이미징과 통합된 인공 지능 시스템을 개발할 것입니다. 시스템의 효능은 숙련된 안과의사가 만든 각 참가자의 최종 진단과 비교됩니다.
연구 유형
관찰
등록 (예상)
2000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Haotian Lin, MD, PhD
- 전화번호: 8613802793086
- 이메일: haot.lin@hotmail.com
연구 연락처 백업
- 이름: Zhongwen Li, MD
- 전화번호: 8618138726682
- 이메일: cuitx3@mail2.sysu.edu.cn
연구 장소
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, 중국, 510060
- 모병
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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연락하다:
- Haotian Lin, M.D., Ph.D
- 전화번호: 8613802793086
- 이메일: haot.lin@hotmail.com
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연락하다:
- Xiaohang Wu, M.D., Ph.D
- 전화번호: 8615913177657
- 이메일: wuxiaohang_zoc@qq.com
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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
예
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
초광각 안저 영상 촬영에 동의한 참가자 전원
설명
포함 기준:
초광각 안저 영상 촬영에 동의한 참가자 전원
제외 기준:
- 일부 중풍병자, 치매 환자, 중증 사이코패스 등 사진작가와 협력할 수 없는 환자들.
- 정보에 입각한 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
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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중산 안과 센터
참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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선전 안과 센터
참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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북경통런병원
참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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쉬동 안과 센터
참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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이강신체검사센터
참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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양시종합병원 인민병원
참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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광동성 인민병원
참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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참가자는 평소와 같이 초광각 안저 이미지만 촬영하면 됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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정확성
기간: 8 개월
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초광시야 안저 영상 기반 다발성 안저 병변 검출을 위한 인공지능 시스템의 성능.
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8 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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감광도
기간: 8 개월
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초광시야 안저 영상 기반 다발성 안저 병변 검출을 위한 인공지능 시스템의 성능.
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8 개월
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특성
기간: 8 개월
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초광시야 안저 영상 기반 다발성 안저 병변 검출을 위한 인공지능 시스템의 성능.
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8 개월
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코헨의 카파 계수
기간: 8 개월
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AI 시스템의 성능과 3개 전문 안과 의사의 성능 비교.
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8 개월
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위양성 비율
기간: 8 개월
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오분류의 특징
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8 개월
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위음성 비율
기간: 8 개월
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오분류의 특징
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8 개월
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AI 시스템의 데이터 처리 시간
기간: 8 개월
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AI 시스템의 데이터 처리 시간.
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8 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 11월 1일
기본 완료 (예상)
2022년 2월 1일
연구 완료 (예상)
2022년 12월 25일
연구 등록 날짜
최초 제출
2021년 4월 15일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2021년 4월 23일
처음 게시됨 (실제)
2021년 4월 26일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2021년 4월 26일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2021년 4월 23일
마지막으로 확인됨
2021년 4월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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