머신 러닝을 사용한 각질 점 진행의 검출
지형 및 부피 데이터를 사용한 각질코 노스 진행의 기계 학습 지원 지원 : 후 향적 연구
Keratoconus (KC)는 각막의 점진적 가늘고 가파른 상태, 보통 방학적 영역에서 특징이있는 양측 안구 질환입니다. 한 눈이 상태에 의해 더 심각하게 영향을 받기 때문에 질병은 종종 비대칭 적으로 발생합니다. KC의 기본 변화는 불규칙한 비점의 생성으로 이어져 환자의 시력이 감소하고 심지어 진보 된 단계에서 축 방향 각막 흉터를 유발할 수도 있습니다. 이 질병은 일반적으로 2 년 또는 3 년 동안 발생하지만 모든 연령대에 발생할 수 있습니다. KC는 연령, 눈 문지르기, 접촉 렌즈 사용, 아토피, 태양 노출, 호르몬, 독소 및 유전자 구성 요소와 같은 환경 적 요인과 관련된 복잡한 상태입니다. 그러나 이러한 요인이 질병에 어떻게 기여하는지는 여전히 알려져 있지 않으며, 구체적인 차이가 존재할 수 있습니다.
KC는 질병의 단계에 따라 다른 형태로 분류 될 수 있습니다. 임상 KC에는 질병의 지형 및 슬릿 램프 소견이 모두 있습니다.
각질의 진단에서 각막 상피 영상화의 중요성은 여러 임상 연구에서 더 많이 입증되었습니다. 새로운 전방 세그먼트 광학 일관성 단층 촬영 (AS-OCT) 장치는 각막 상피의 예를 들어 더 자세한 측정을 제공합니다. 따라서이 층은 KC 진행을 예측하는 데 흥미로운 마커가 될 수 있으며 조기 진단뿐만 아니라 질병의 더 나은 결과에 기여할 수 있습니다.
따라서이 후 향적 연구의 목적은 다른 지형 및 부피 데이터, 예를 들어 상피 두께 맵 (ETM)이 기계 학습 알고리즘을 사용하여 KC의 진행을 예측하는 데 신뢰성있게 사용될 수 있는지 여부를 결정하는 것입니다.
연구 개요
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 장소
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Vienna, 오스트리아, 1140
- Vienna Institute for Research in Ocular Surgery (VIROS)
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준 :
- KMAX/년에 의존하는 KC 진행 환자 :
영형
- kmax <48 dioptres (d) :> 연간 0.5 일 o
- Kmax 48.01-53 D :> 연간 0.6 일 o
- Kmax 53.01-58 D :> 연간 0.8 일 o
- Kmax> 58 D :> 연간 1.5 D- 비상 진보적 그룹 : 안정된 KC 환자 (KM 진행은 위에서 설명한 값보다 kmax <에 의존)
제외 기준 :
- 각막 흉터 나 상피 영양 장애와 같은 측정 결과에 영향을 줄 수있는 다른 안과 질환
- KC의 진행을 정의하기에는 너무 적은 측정/너무 짧은 후속 조치
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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진보적 인 각질
Kmax 값의 1 년 변화를 기반으로 한 점진적인 keratokonus 환자
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MS-39 (Costruzione Strumenti oftalmici, Firenze, Italy)는 눈의 전방 세그먼트 분석을위한 장치이며, 이는 Placido 디스크 각막 지형과 고해상도 SD-OCT를 결합합니다.
이 장치는 두 각막 표면의 양수추 측정법, 고도, 곡률 및 dioptric 전력에 대한 정보를 제공합니다.
각막 지형을 얻기 위해 635 나노 미터 (NM)에서 레이저 방출 다이오드 (LED) 광원에서 22 개의 플래시도 디스크 링이 발산됩니다.
전방 각막 표면의 중앙 10 밀리미터가 덮여 있습니다.
상피 두께 맵은 상이한 부문에 대해 계산된다 (중앙, 구막 열등/우월/코/시간).
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비 진보적 인 각질
Kmax 값의 1 년 변화를 기준으로 비 진행성 케라 코니 누스 환자
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MS-39 (Costruzione Strumenti oftalmici, Firenze, Italy)는 눈의 전방 세그먼트 분석을위한 장치이며, 이는 Placido 디스크 각막 지형과 고해상도 SD-OCT를 결합합니다.
이 장치는 두 각막 표면의 양수추 측정법, 고도, 곡률 및 dioptric 전력에 대한 정보를 제공합니다.
각막 지형을 얻기 위해 635 나노 미터 (NM)에서 레이저 방출 다이오드 (LED) 광원에서 22 개의 플래시도 디스크 링이 발산됩니다.
전방 각막 표면의 중앙 10 밀리미터가 덮여 있습니다.
상피 두께 맵은 상이한 부문에 대해 계산된다 (중앙, 구막 열등/우월/코/시간).
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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최종 테스트 데이터 세트에서 머신 러닝 알고리즘의 민감도
기간: 학습 완료를 통해 1 년
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최종 테스트 데이터 세트에서 머신 러닝 알고리즘의 민감도는 연간 Kmax-Change를 기반으로 프로그레시브/비 진행 눈을 구별하기 위해
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학습 완료를 통해 1 년
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최종 테스트 데이터 세트에서 머신 러닝 알고리즘의 특이성
기간: 학습 완료를 통해 1 년
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최종 테스트 데이터 세트에서 기계 학습 알고리즘의 특이성은 연간 Kmax-Change를 기반으로 프로그레시브/비 진행 눈을 구별하기 위해
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학습 완료를 통해 1 년
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공동 작업자 및 조사자
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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