NVC의 딥 러닝 OCT 및 OCTA (OCTA)
2024년 5월 21일 업데이트: Gilda Cennamo, Federico II University
신생 혈관 연령 관련 황반 변성에서 딥 러닝 OCT 및 OCTA 정량화
SD-OCT 및 OCT-A로 평가한 신생혈관 황반 변성의 활동을 분할 개인 연구 설계 및 심층 학습 정량화를 사용하여 평가합니다.
연구 개요
상세 설명
삼출성 신생혈관 황반변성은 주로 연령과 관련된 망막 질환입니다. 광간섭 단층 촬영 혈관조영술은 최상의 치료법을 선택하기 위해 망막 및 맥락막모세혈관 혈관 특징을 상세하고 정량적으로 분석할 수 있는 새롭고 비침습적인 진단 기술을 나타냅니다.
이번 연구는 인공지능을 이용해 ANTI-VEGF 치료를 받는 신생혈관황반변성 환자를 대상으로 구조광간섭단층촬영과 광간섭단층 혈관조영술 특징의 변화를 평가한다.
연구 유형
관찰
등록 (실제)
50
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Naples, 이탈리아, 80121
- Federico II 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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
참가자들은 신생혈관황반변성 진단을 받은 50세 이상의 노인들이었다.
그들은 다른 안과 질환을 나타내지 않았습니다.
설명
편입 기준: 만 50세 이상
- 신생혈관황반변성의 진단
- 이전 망막 수술 및 선천성 눈 질환의 부재.
- 굴절 오류의 부재
- 렌즈 불투명도의 부재
- 저품질 OCT 및 OCTA 이미지의 부재
제외 기준:• 50세 미만
- 이전 망막 수술 및 선천성 눈 질환
- 굴절의 오류
- 렌즈 불투명도
- 저품질 OCT 및 OCTA 이미지
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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신생혈관성 황반변성 환자
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진단 테스트: 인공 지능을 사용하여 ANTI-VEGF 치료 전후의 OCT 및 OCTA 매개 변수 변화를 평가합니다.
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건강한 환자는 안구 질환없이 연령과 성별이 일치했습니다.
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진단 테스트: 인공 지능을 사용하여 ANTI-VEGF 치료 전후의 OCT 및 OCTA 매개 변수 변화를 평가합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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Nvc로 인한 황반변성 환자의 망막 및 맥락막모세혈관 밀도 측정
기간: 6개월 이상
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6개월 이상
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 연구 의자: Ciro Costagliola, MD, Federico II University
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)
2023년 7월 1일
기본 완료 (실제)
2023년 7월 20일
연구 완료 (실제)
2023년 12월 21일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 7월 23일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 7월 23일
처음 게시됨 (실제)
2023년 8월 1일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 5월 22일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 5월 21일
마지막으로 확인됨
2024년 5월 1일
추가 정보
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