1000개의 눈 렌즈 생체 측정 연구
1000 Eyes Lens Power 시험: 안내 렌즈 도수 계산에 인공 지능 도입
연구 목적:
이 연구의 주요 목적은 인공 수정체 도수 계산을 개선하기 위한 AI 접근 방식을 개발하는 것입니다.
연구 개요
상세 설명
백내장 수술은 전 세계적으로 가장 많이 시행되는 수술 중 하나이며 수술 후 환자 만족도가 높습니다.
측정 방법과 인공 수정체 도수 계산 공식의 상당한 개선에도 불구하고 백내장 수술 후 계산 착오와 이에 따른 굴절 이상은 여전히 발생합니다.
현재 대부분의 인공 렌즈 계산 방법은 회귀 공식을 사용합니다. 인공 지능(AI)의 개념은 최근에야 초보적인 방식으로만 사용되었습니다. 예를 들면 Hill-RBF 계산기와 Ladas 슈퍼 공식이 있지만 적어도 "슈퍼 공식"은 진정한 AI 접근 방식을 사용하지 않으며 결과는 기존 방법으로 얻은 것보다 낫지 않습니다.
연구 목적:
이 연구의 주요 목적은 인공 수정체 도수 계산을 개선하기 위한 AI 접근 방식을 개발하는 것입니다. 데이터는 다음 분석에 사용됩니다.
- 새로운 AI 방법을 기존 및 현대 공식과 비교합니다(주요 질문).
- 다른 눈 길이에 대한 굴절 이상을 비교합니다.
- 레이 트레이싱 방법을 사용하여 최소 1.0 디옵터의 굴절 이상을 가진 환자의 오차 원인을 정량화하기 위해
- 수정된 비모수 Walsh 테스트를 사용하여 이상치 테스트의 새로운 개념을 평가하기 위해
연구 설계:
이 연구는 다기관이며 부분적으로 전향적입니다. 이미 백내장 수술을 받은 환자 1000명의 데이터를 분석할 계획이다.
모든 환자는 모집 클리닉 방문에 초대되고 다음 측정(광학 생체 측정 및 주관적/자동 굴절 + 시력)이 수행됩니다. 이러한 모든 측정은 비접촉식입니다. 또한 안약을 사용할 필요가 없습니다.
환자가 모집 클리닉에 참석할 의향이 없는 경우 이를 문서화하고 데이터 세트 1000을 충족하기 위해 다른 환자를 대신 호출합니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Nino Hirnschall, MD
- 전화번호: 73411 +435768083
- 이메일: nino.hirnschall@kepleruniklinikum.at
연구 연락처 백업
- 이름: Matthias Bolz, MD
- 전화번호: 78409 +435768083
- 이메일: matthias.bolz@kepleruniklinikum.at
연구 장소
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Upperaustria
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Linz, Upperaustria, 오스트리아, 4020
- 모병
- Kepler University Klinik Departement of Opthalmology
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연락하다:
- Leon U Pomberger, Dr.
- 전화번호: +496645891357
- 이메일: leon.pomberger@kepleruniklinikum.at
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연락하다:
- Nino U Hirnschall, Dr.
- 이메일: nino.hirnschall@kepleruniklinikum.at
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 가성수정체(적어도 한쪽 눈): 모집 전 4주에서 24개월 사이에 백내장 수술
- 두 눈이 연구에 적합하면 오른쪽 눈만 포함되고, 한쪽 눈만 연구에 적합하면 이 눈이 포함됩니다.
- 수술 전 swept-source OCT 생체 측정 가능(축 안구 길이에 대한 초음파 측정 없음)
- 복잡하지 않은 백내장 수술
- 21세 이상
제외 기준:
- 다초점 IOL
- 복합수술(백내장+녹내장/유리체망막/각막수술)
- Snellen 0.5 미만의 최고교정거리시력
- 임신의 경우(가임기 여성의 경우 수술 전 임신 검사 실시)
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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안내 렌즈 도수 계산을 위한 새로운 인공 지능 기반 접근 방식
기간: 2 년
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수술 후 굴절 예측을 위한 인공지능 알고리즘 개발
|
2 년
|
공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Nino Hirnschall, MD, JKU Linz
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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