OCT를 이용한 고처리량 대규모 모델 기반 AI 보조 진단
OCT를 이용한 고처리량 대규모 모델 기반 AI 보조 진단의 핵심 기술 연구
이 관찰 연구는 광간섭단층촬영(OCT) 및 OCT 혈관조영술(OCTA)을 사용한 고처리량, 대규모 모델 기반 AI 보조 진단을 위한 핵심 기술을 확립하는 것을 목표로 합니다. 본 연구는 북경협화의과대학병원에서 흔한 실명성 망막 및 시신경 질환을 가진 환자들로부터 실제 OCT/OCTA 이미지와 해당 임상 정보를 수집할 것입니다.
대규모 인공지능 모델을 기반으로 한 고처리량 진단 프레임워크가 개발되고 평가될 것입니다. 주요 목표는 당뇨망막병증, 망막분지정맥폐쇄증, 망막중심정맥폐쇄증, 연령관련황반변성, 병적근시맥락막신생혈관, 녹내장 관련 시신경 손상을 포함한 AI 시스템의 진단 성능을 확인하는 것입니다.
이 연구 결과는 임상 실무에서 OCT 영상에 대한 표준화되고 효율적이며 확장 가능한 AI 보조 진단 경로 개발을 지원할 것으로 예상됩니다.
연구 개요
상세 설명
본 연구는 광간섭 단층촬영(OCT) 및 OCT 혈관조영술(OCTA)을 이용한 고처리량, 대규모 모델 기반 AI 보조 진단을 위한 핵심 기술을 조사합니다. OCT/OCTA 영상은 망막 및 시신경 질환을 탐지하고 모니터링하기 위한 필수적인 비침습적 도구가 되었지만, 수동 해석은 여전히 시간이 많이 소요되고 경험에 의존하며 관찰자 간 변동성에 의해 제한됩니다. 대규모 인공지능 모델의 최근 발전은 대규모 다중 모드 데이터셋을 처리하고 임상 의사 결정을 지원할 수 있는 확장 가능하고 일반화 가능한 진단 도구를 개발할 기회를 제공합니다.
본 관찰 연구는 북경협화의학원 병원에서 정기적인 OCT 및/또는 OCTA 검사를 받고 당뇨병성 망막병증, 망막정맥분지폐색, 망막중심정맥폐색, 연령 관련 황반변성, 병적 근시성 맥락막신생혈관 또는 시신경 손상을 동반한 녹내장 중 하나 이상으로 진단된 환자를 등록합니다. 본 연구는 표준화된 품질 관리 및 데이터 관리 절차를 따르는 후향적으로 수집된 영상 및 임상 데이터와 전향적으로 획득된 데이터를 모두 포함합니다.
고처리량 진단 프레임워크는 대규모 영상 및 임상 데이터셋을 사용하여 훈련되고 검증될 것입니다. 주요 결과는 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)과 같은 진단 성능 지표를 포함합니다. 2차 결과는 민감도, 특이도 및 해당되는 경우 병변 수준 또는 구조적 특징 평가를 포함합니다. 실험적 개입은 도입되지 않으며, 모든 영상 및 임상 평가는 표준 임상 진료를 따를 것입니다.
본 연구는 OCT/OCTA 해석에서 대규모 모델 기반 AI 시스템을 위한 강력하고 임상적으로 관련성 있는 벤치마크를 생산하고, AI 보조 진단 도구를 일상적인 안과 진료에 통합하기 위한 기술적 지원을 제공하는 것을 목표로 합니다.
연구 유형
등록 (추정된)
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
1. 베이징 협화의학원 병원에서 정기 임상 진료의 일환으로 OCT 및/또는 OCT 혈관조영(OCTA) 검사를 받는 모든 연령 또는 성별의 환자.
2. 다음 조건 중 적어도 하나에 해당하는 임상 진단: 당뇨병성 망막병증, 망막분지정맥폐쇄, 망막중심정맥폐쇄, 연령관련황반변성, 맥락막신생혈관을 동반한 병적 근시, 시신경 손상을 동반한 녹내장.
3. 미리 정의된 OCT/OCTA 품질 관리 기준에 따라 분석이 가능한 충분한 영상 품질.
4. 사전 동의서 제공 능력(전향적 참가자의 경우), 또는 기관 윤리 요건을 충족하는 의무기록 이용 가능성(후향적 데이터의 경우).
제외 기준:
- 1. 분석 기준을 충족하지 않는 열악한 품질의 OCT/OCTA 영상(예: 심한 움직임 인공물, 매체 혼탁, 불완전한 스캔).
2. 표준 안과 영상 촬영 절차에 협조할 수 없는 환자.
3. 연구자가 정확한 영상 평가나 신뢰할 수 있는 진단 해석을 방해한다고 판단하는 모든 상태.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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당뇨병성 망막병증 코호트
임상적으로 당뇨병성 망막병증으로 진단된 환자가 정기적인 OCT/OCTA 검사를 받는 경우.
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이 관찰 연구는 실험적 중재를 포함하지 않습니다.
모든 OCT 및 OCTA 검사는 일상적인 임상 진료의 일부로 수행되며, 본 연구는 대규모 모델 기반 AI 진단 시스템을 평가하기 위해 회고적 및 전향적으로 수집된 영상 및 임상 데이터만을 분석합니다.
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분지망막정맥폐쇄 코호트
표준 임상 영상 평가를 받는 BRVO 환자.
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이 관찰 연구는 실험적 중재를 포함하지 않습니다.
모든 OCT 및 OCTA 검사는 일상적인 임상 진료의 일부로 수행되며, 본 연구는 대규모 모델 기반 AI 진단 시스템을 평가하기 위해 회고적 및 전향적으로 수집된 영상 및 임상 데이터만을 분석합니다.
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중심망막정맥폐쇄 코호트
일상적인 치료의 일환으로 OCT/OCTA 영상을 촬영하는 CRVO 환자.
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이 관찰 연구는 실험적 중재를 포함하지 않습니다.
모든 OCT 및 OCTA 검사는 일상적인 임상 진료의 일부로 수행되며, 본 연구는 대규모 모델 기반 AI 진단 시스템을 평가하기 위해 회고적 및 전향적으로 수집된 영상 및 임상 데이터만을 분석합니다.
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연령 관련 황반변성 코호트
OCT/OCTA를 사용하여 평가된 AMD 진단 환자.
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이 관찰 연구는 실험적 중재를 포함하지 않습니다.
모든 OCT 및 OCTA 검사는 일상적인 임상 진료의 일부로 수행되며, 본 연구는 대규모 모델 기반 AI 진단 시스템을 평가하기 위해 회고적 및 전향적으로 수집된 영상 및 임상 데이터만을 분석합니다.
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병리적 근시 및 맥락막 신생혈관 코호트
병리적 근시와 CNV를 가진 환자 중 OCT/OCTA 영상을 촬영하는 환자.
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이 관찰 연구는 실험적 중재를 포함하지 않습니다.
모든 OCT 및 OCTA 검사는 일상적인 임상 진료의 일부로 수행되며, 본 연구는 대규모 모델 기반 AI 진단 시스템을 평가하기 위해 회고적 및 전향적으로 수집된 영상 및 임상 데이터만을 분석합니다.
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녹내장 코호트
OCT/OCTA 영상을 시행 중인 녹내장 관련 시신경 손상 환자.
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이 관찰 연구는 실험적 중재를 포함하지 않습니다.
모든 OCT 및 OCTA 검사는 일상적인 임상 진료의 일부로 수행되며, 본 연구는 대규모 모델 기반 AI 진단 시스템을 평가하기 위해 회고적 및 전향적으로 수집된 영상 및 임상 데이터만을 분석합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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AI 지원 OCT/OCTA 모델의 진단 성능 (다중 질병 분류를 위한 AUC)
기간: 기준 영상 검사 시점 (영상 획득 및 모델 추론 시간).
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당뇨망막병증, 망막분지정맥폐쇄, 망막중심정맥폐쇄, 연령관련황반변성, 병적근시맥락막신생혈관 및 녹내장을 포함한 주요 망막 및 시신경 질환을 식별하기 위한 고처리량 대형 모델 기반 OCT/OCTA 진단 시스템의 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)
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기준 영상 검사 시점 (영상 획득 및 모델 추론 시간).
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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AI 보조 OCT/OCTA 모델의 민감도와 특이도
기간: 영상 획득 및 모델 추론 시점(기준 영상 방문 시).
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AI 시스템이 각 목표 질환(당뇨망막병증, 망막분지정맥폐쇄, 망막중심정맥폐쇄, 연령관련황반변성, 병적근시맥락막신생혈관, 녹내장)을 감지하는 민감도와 특이도를 가린 임상의 합의와 비교.
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영상 획득 및 모델 추론 시점(기준 영상 방문 시).
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AI 보조 진단과 임상의 진단 간의 일치도
기간: 영상 획득 및 모델 추론 시점(기준 영상 방문 시)에.
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망막 및 녹내장 전문의의 최종 임상 진단과 AI 시스템의 분류 간 일치 수준으로, Cohen의 카파 통계 또는 유사한 일치도 측정 방법을 사용하여 정량화됨.
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영상 획득 및 모델 추론 시점(기준 영상 방문 시)에.
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
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
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- K9164
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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대조군 없음에 대한 임상 시험
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Shanghai Yueyang Integrated Medicine Hospital아직 모집하지 않음
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Second Affiliated Hospital, School of Medicine,...모집하지 않고 적극적으로
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Guangzhou Women and Children's Medical Center아직 모집하지 않음NEC - 괴사성 장염
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Monash UniversityThe Alfred; Melbourne Sexual Health Centre모병매독중국, 호주, 남아프리카, 영국
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IRCCS San Raffaele모집하지 않고 적극적으로