Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Een nieuwe techniek voor de behandeling van netvliesaandoeningen

18 januari 2021 bijgewerkt door: Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

Onderzoek naar intelligente diagnose en automatische laesie-tracking voor nauwkeurige behandeling van netvliesaandoeningen op basis van deep-learning

Met de komst van het tijdperk van precisiegeneeskunde, gebaseerd op FFA-beeld diep leren om het gebied van funduslaesies te identificeren, registratie van fundusbeelden, volgens de ernst van fundusziekten om de optimale laserenergie en -pad te ontwerpen, de nauwkeurige behandeling van fundus ziekten heeft dringende klinische behoeften en zeer belangrijke betekenis

Studie Overzicht

Toestand

Toestand

Geeft de huidige wervingsstatus of de uitgebreide toegangsstatus aan.
Werving

Conditie

Conditie

De ziekte, stoornis, syndroom, aandoening of verwonding die wordt bestudeerd. Op ClinicalTrials.gov kunnen aandoeningen ook andere gezondheidsgerelateerde problemen omvatten, zoals levensduur, kwaliteit van leven en gezondheidsrisico's.

Gedetailleerde beschrijving

  1. Gestructureerde DR-beelddatabase Constructie en nauwkeurige annotatie: retrospectief (van 1 januari 2016 tot de dag van ethische beoordeling) en prospectief (vanaf de dag van ethische beoordeling tot 31 december 2023) verzamelde FFA en andere multimodale beeldgegevens. Verschillende oogartsen en senior experts op het gebied van fundusaandoeningen voerden een diagnostische evaluatie uit van elk beeld van elke patiënt en voltooiden de nauwkeurige beoordelingsdiagnose van de gegevens. Uiteindelijk werd stap voor stap een gestructureerde Dr-database opgezet. Dit artikel gebruikt de theorie van computervisie om de kwaliteitsvervorming van FFA-beelden te kwantificeren, begeleidt de computer om de bestaande beeldverbeterings- en ruisonderdrukkingsalgoritmen adaptief te configureren en voltooit de voorverwerking van fundusbeeldgegevens.
  2. Constructie van Dr. intelligent beoordelingsdiagnosesysteem op basis van fundusbeeld: ten eerste wordt het fundusbeeld gebruikt als de fundusgegevenstrainingsdatabase, en volgens de internationale klinische Dr. beoordelingsdiagnosestandaard markeren veel artsen het fundusbeeld nauwkeurig. Internationale klinische Dr-beoordelingscriteria: graad 0, geen duidelijke afwijkingen aan het netvlies; graad 1, alleen microangioom; graad 2, ernstiger dan microangioom, maar minder ernstig dan ernstig; graad 3, vier kwadranten, elk kwadrant heeft meer dan 20 retinale bloedingen, meer dan twee kwadranten hebben duidelijke veneuze kralen, meer dan één kwadrant heeft duidelijke Irma, geen tekenen van proliferatieve retinopathie; graad 4, neovascularisatie, glasvochtbloeding Volume bloed, pre-retinale bloeding. Op basis van de intelligente diagnosestandaard van Dr., wordt een convolutie-neuraal netwerk geconstrueerd om fundusbeelden te trainen en te beoordelen. Nadat dit proces vele malen is herhaald voor elk beeld in de trainingsset van fundusbeelden, leert het deep learning-systeem hoe alle gegevens in de trainingsset moeten worden geclassificeerd om de fundusbeelden nauwkeurig te kunnen diagnosticeren.
  3. Convolutie neurale netwerkconstructie voor FFA-beeldfocusgebied: het convolutie neurale netwerk van diep leren is samengesteld uit miljoenen parameters, die worden gebruikt om gegeven taken te trainen en uit te voeren. De uitvoer die door elke lineaire convolutiebewerking wordt gegenereerd, wordt geregulariseerd door een niet-lineaire activeringsfunctie, gecombineerd met de dimensionaliteitsreductie van de poollaag en de volledige verbindingslaag, zodat het optimalisatieproces van een diep neuraal netwerk niet alleen de gradiëntdispersie overwint, maar ook helpt bij het genereren van kenmerken vergelijkbaar met het hiërarchische waarnemingsmechanisme van menselijke neurale cellen voor visuele signalen. De FFA-afbeelding wordt gebruikt als de fundusdata-trainingsdatabase. Op basis van de nauwkeurige labeling van het laesiegebied (geen perfusiegebied, microangiomagebied en lekkagegebied), moet het FFA-beeld worden behandeld voor de intelligente herkenning van het laesiegebied. Tijdens het trainingsproces worden de parameters van het neurale netwerk aanvankelijk ingesteld op willekeurige waarden. Vervolgens worden voor elk beeld de resultaten van de functie vergeleken met de bekende resultaten van de trainingsset om de parameters van de functie te optimaliseren. Na dit proces vele malen te hebben herhaald voor elke afbeelding in de trainingsgegevensset, leerde het deep learning-systeem hoe alle gegevens in de trainingsset te classificeren om de Dr-laesies op FFA-afbeeldingen nauwkeurig te voorspellen.
  4. Constructie van intelligent funduslasernavigatiemodel op basis van FFA-beeld en fundusbeeldregistratie: het Dr laesie intelligente herkenningssysteem op het bovenstaande FFA-beeld identificeert nauwkeurig de gebieden die funduslaserbehandeling nodig hebben, helpt artsen bij het bepalen van de laesies die moeten worden behandeld, en op basis op de beeldafstemming van machine learning, levert het registratiebeeld van fundusbeeld en FFA-combinatie, dat wordt ingesteld op basis van de locatie- en grootte-informatie van het laesiegebied. Volgens de bijpassende netvliesdiameter en de opstelling van verschillende laserspots, de gepersonaliseerde laser behandelschema is geformuleerd en het intelligente fundus laserbehandelingsbegeleidingsmodel is geconstrueerd.

Studietype

Studietype

Beschrijft de aard van een klinische studie. Onderzoekstypen omvatten interventionele studies (ook wel klinische studies genoemd), observationele studies (inclusief patiëntenregistraties) en uitgebreide toegang.
Observationeel

Inschrijving (Verwacht)

Inschrijving

Het aantal deelnemers aan een klinische studie. De "verwachte" inschrijving is het beoogde aantal deelnemers dat de onderzoekers nodig hebben voor het onderzoek.
2000

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studiecontact

De naam en contactgegevens van de persoon die inschrijvingsvragen voor een klinische studie kan beantwoorden. Ook kan elke locatie waar het onderzoek wordt uitgevoerd een specifieke contactpersoon hebben, die die vragen wellicht beter kan beantwoorden.

Studie Locaties

  • China
    • Zhejiang
      • Hanzhou, Zhejiang, China
        • Werving
        • The Second Affiliated Hospital of Zhejiang University
        • Contact:
          • Jin Kai, MD
          • Telefoonnummer: 13646828461

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Geschiktheidscriteria

De belangrijkste eisen waaraan mensen die willen deelnemen aan een klinische studie moeten voldoen of de eigenschappen die ze moeten hebben. Geschiktheidscriteria bestaan ​​uit zowel inclusiecriteria (die vereist zijn voor een persoon om deel te nemen aan het onderzoek) als uitsluitingscriteria (die voorkomen dat een persoon deelneemt). Soorten geschiktheidscriteria zijn onder meer of een onderzoek gezonde vrijwilligers accepteert, leeftijds- of leeftijdsgroepvereisten heeft, of wordt beperkt door geslacht.

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Kind
  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Bemonsteringsmethode

Kanssteekproef

Studie Bevolking

patiënten ondergaan netvliesonderzoek in het oogcentrum in het Second Affiliated Hospital van de Zhejiang University

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • patiënten met aandoeningen van het netvlies

Uitsluitingscriteria:

  • patiënten met een andere ziekte beïnvloeden het netvliesonderzoek

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Cohorten en interventies

Groep / Cohort

Groep / Cohort

Een groep of subgroep van deelnemers aan een observationele studie die wordt beoordeeld op biomedische of gezondheidsresultaten.
patiënten
patiënten met aandoeningen van het netvlies

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Primaire uitkomstmaten

In het protocol van een klinische studie, de geplande uitkomstmaat die het belangrijkst is voor het evalueren van het effect van een interventie/behandeling. De meeste klinische onderzoeken hebben één primaire uitkomstmaat, maar sommige hebben er meer dan één.
Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
kunstmatige intelligentie
Tijdsspanne: 2016.01-2023.12
data gebruiken om deep learning-modellen te ontwikkelen
2016.01-2023.12

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Sponsor

De organisatie of persoon die het onderzoek initieert en die autoriteit en controle heeft over het onderzoek.
Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

Onderzoekers

Onderzoekers

Een onderzoeker die betrokken is bij een klinische studie. Verwante termen zijn onder meer hoofdonderzoeker van de locatie, subonderzoeker van de locatie, onderzoeksvoorzitter, onderzoeksleider en hoofdonderzoeker van de studie.
  • Hoofdonderzoeker: Jin Kai, MD, Zhejiang University
  • Hoofdonderzoeker: Xu Yufeng, MD, Zhejiang University
  • Hoofdonderzoeker: Lou Lixia, MD, Zhejiang University

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

Studie start

De daadwerkelijke datum waarop de eerste deelnemer aan een klinische studie deelnam. De "verwachte" startdatum van de studie is de datum waarvan de onderzoekers denken dat deze de startdatum van de studie zal zijn.
1 januari 2016

Primaire voltooiing (Verwacht)

Primaire voltooiing

De datum waarop de laatste deelnemer aan een klinische studie is onderzocht of een interventie heeft ondergaan om definitieve gegevens voor de primaire uitkomstmaat te verzamelen. Of de klinische studie volgens het protocol is beëindigd of is beëindigd, heeft geen invloed op deze datum. Voor klinische onderzoeken met meer dan één primaire uitkomstmaat met verschillende voltooiingsdata verwijst deze term naar de datum waarop de gegevensverzameling voor alle primaire uitkomstmaten is voltooid. De "verwachte" primaire voltooiingsdatum is de datum waarvan de onderzoekers denken dat deze de primaire voltooiingsdatum voor het onderzoek zal zijn.
1 januari 2023

Studie voltooiing (Verwacht)

Studie voltooiing

De datum waarop de laatste deelnemer aan een klinisch onderzoek is onderzocht of een interventie/behandeling heeft ondergaan om definitieve gegevens te verzamelen voor de primaire uitkomstmaten, secundaire uitkomstmaten en bijwerkingen (d.w.z. het laatste bezoek van de laatste deelnemer). De "verwachte" voltooiingsdatum van de studie is de datum waarvan de onderzoekers denken dat deze de voltooiingsdatum van de studie zal zijn.
31 december 2023

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

Eerst ingediend

De datum waarop de onderzoekssponsor of onderzoeker voor het eerst een onderzoeksdossier heeft ingediend bij ClinicalTrials.gov. Er is meestal een vertraging van een paar dagen tussen de eerste ingediende datum en de beschikbaarheid van het dossier op ClinicalTrials.gov (de eerste geposte datum).
18 januari 2021

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

De datum waarop de onderzoekssponsor of onderzoeker voor het eerst een onderzoeksdossier indient dat consistent is met de beoordelingscriteria voor kwaliteitscontrole (QC) van de National Library of Medicine (NLM). De sponsor of onderzoeker moet mogelijk een of meerdere keren een onderzoeksdossier herzien en indienen voordat aan de QC-beoordelingscriteria van NLM wordt voldaan. Het is de verantwoordelijkheid van de sponsor of onderzoeker om ervoor te zorgen dat het onderzoeksdossier consistent is met de NLM QC-beoordelingscriteria.
18 januari 2021

Eerst geplaatst (Werkelijk)

Eerst geplaatst

De datum waarop het onderzoeksdossier voor het eerst beschikbaar was op ClinicalTrials.gov nadat de beoordeling van de kwaliteitscontrole (QC) van de National Library of Medicine (NLM) is afgerond. Er is meestal een vertraging van een paar dagen tussen de datum waarop de onderzoekssponsor of onderzoeker het onderzoeksdossier heeft ingediend en de eerste geposte datum.
22 januari 2021

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

Laatste update geplaatst

De meest recente datum waarop wijzigingen in een onderzoeksdossier beschikbaar zijn gemaakt op ClinicalTrials.gov. Er kan een vertraging optreden tussen het moment waarop de wijzigingen zijn ingediend bij ClinicalTrials.gov door de sponsor of onderzoeker van het onderzoek (de datum waarop de laatste update is ingediend) en de datum waarop de laatste update is gepost.
22 januari 2021

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

De meest recente datum waarop de onderzoekssponsor of onderzoeker wijzigingen in een onderzoeksdossier heeft ingediend die in overeenstemming zijn met de beoordelingscriteria voor kwaliteitscontrole (QC) van de National Library of Medicine (NLM). Het is de verantwoordelijkheid van de sponsor of onderzoeker om ervoor te zorgen dat het onderzoeksdossier consistent is met de NLM QC-beoordelingscriteria.
18 januari 2021

Laatst geverifieerd

Laatst geverifieerd

De meest recente datum waarop de onderzoekssponsor of onderzoeker de informatie over een klinisch onderzoek op ClinicalTrials.gov als nauwkeurig en actueel heeft bevestigd. Indien een studie met een wervingsstatus van werving; nog niet aan het werven; of actief, geen rekrutering is niet bevestigd in de afgelopen 2 jaar, de rekruteringsstatus van de studie wordt weergegeven als onbekend.
1 januari 2021

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

Andere studie-ID-nummers

Identificatoren of ID-nummers anders dan het NCT-nummer die aan een klinisch onderzoek zijn toegewezen door de sponsor, financiers of anderen van het onderzoek. Deze nummers kunnen unieke identificatoren van andere onderzoeksregisters en subsidienummers van de National Institutes of Health bevatten.
  • 研2019-428

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Cookie-instellingen

We gebruiken cookies om ervoor te zorgen dat we u de beste ervaring op onze website bieden. Lees ons privacy- en cookiebeleid voor meer informatie. ...>>>U kunt uw voorkeuren op elk moment wijzigen of uw toestemming intrekken door de cookies van uw website of computer te verwijderen zoals beschreven in het beleid. Accepteer het en kies uw voorkeuren door de overeenkomstige vakjes aan te vinken in het gedeelte "Instellingen beheren" hieronder. Lees onze Servicevoorwaarden zorgvuldig door voordat u verder gaat met het gebruiken van enig onderdeel van deze website.
«Beheer instellingen