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

Ontwikkeling van een Keratoconus-detectie-algoritme door Deep Learning-analyse en de validatie ervan op Eyestar-afbeeldingen (DKDA)

29 september 2021 bijgewerkt door: University Hospital Inselspital, Berne
Monocentrisch klinisch onderzoek om een ​​algoritme voor beeldanalyse te ontwikkelen voor de Eyestar 900 om keratoconus cornea's te identificeren en de biometrie voor intraoculaire lensberekeningen te verbeteren

Studie Overzicht

Toestand

Actief, niet wervend

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

Keratoconus is een progressieve ectatische aandoening van het hoornvlies, gekenmerkt door verdunning, uitpuiling en onregelmatigheid. Beeldvorming van het hoornvlies is cruciaal bij de detectie en progressieanalyse van keratoconus. Detectie van keratoconus in een vroeg stadium is belangrijk en heeft therapeutische gevolgen, of het nu gaat om het plannen van een chirurgische ingreep of het berekenen van een intraoculaire lens, vóór cataractchirurgie, aangezien standaard lensberekeningstechnieken kunnen leiden tot verkeerde resultaten bij patiënten met een keratoconus.

De Eyestar 900 is een OCT-biometer met geveegde bron en kan worden gebruikt voor vroege keratoconusidentificatie en progressieanalyse.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Verwacht)

4800

Contacten en locaties

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

Studie Locaties

  • Zwitserland
      • Bern, Zwitserland, 3010
        • Universitatsklinik fur Augenheilkunde, Inselspital

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

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Kind
  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

retrospectief deel: geanonimiseerde beeldgegevens van 4500 patiënten prospectief deel: 150 keratoconuspatiënten en 150 gezonde deelnemers

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  1. Patiënten met alle stadia van keratoconus
  2. Patiënten met gezonde hoornvliezen

Uitsluitingscriteria:

  1. Keratoconus-patiënten met hydrops, status volgend op hydrops
  2. Patiënten met degeneratieve hoornvliesaandoeningen
  3. Patiënten na een hoornvliesoperatie

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

  • Observatiemodellen: Cohort
  • Tijdsperspectieven: Prospectief

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
Patiënten met hoornvliezen van keratoconus
Hoornvliestomografie bij patiënten met de diagnose keratoconus
Apparaat: Hoornvliestomografie met Eyestar 900
Niet-invasieve corneatomografie om een ​​algoritme voor beeldvormingsanalyse voor keratoconus cornea's te ontwikkelen
Apparaat: Hoornvliestomografie met Pentacam
Niet-invasieve corneatomografie om een ​​algoritme voor beeldvormingsanalyse voor keratoconus cornea's te ontwikkelen
Apparaat: Biometrie met IOL-Master
Niet-invasieve biometrie voor prechirurgische intraoculaire lensberekening
deelnemers met gezonde hoornvliezen
Hoornvliestomografie bij gezonde deelnemers
Apparaat: Hoornvliestomografie met Eyestar 900
Niet-invasieve corneatomografie om een ​​algoritme voor beeldvormingsanalyse voor keratoconus cornea's te ontwikkelen
Apparaat: Hoornvliestomografie met Pentacam
Niet-invasieve corneatomografie om een ​​algoritme voor beeldvormingsanalyse voor keratoconus cornea's te ontwikkelen
Apparaat: Biometrie met IOL-Master
Niet-invasieve biometrie voor prechirurgische intraoculaire lensberekening
terugblikkend deel
volledig geanonimiseerd Beeldgegevens van bestaande 4500 patiënten
Ander: retrospectieve analyse, geen interventie
retrospectieve analyse van 4500 bestaande, volledig geanonimiseerde beeldgegevens

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Keratoconus-identificatie
Tijdsspanne: 2,5 jaar
Classificatienauwkeurigheid van het keratoconus-identificatie-algoritme voor het Eyestar-apparaat in vergelijking met de gouden standaard (Belin-Ambrosio Enhanced Extasia Deviation Index) BAD_D in Pentacam-afbeeldingen.
2,5 jaar

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Haalbaarheid in de klinische praktijk
Tijdsspanne: 2,5 jaar
Evaluatie van de haalbaarheid (percentage geldige metingen zonder fouten en/of problemen bij beeldacquisitie) van corneametingen bij keratoconus en gezonde ogen.
2,5 jaar

Medewerkers en onderzoekers

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

Sponsor

University Hospital Inselspital, Berne

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Früh Beatrice, Prof.Dr. med., Universitätsklinik für Augenheilkunde, Inselspital Bern

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)

11 mei 2021

Primaire voltooiing (Verwacht)

1 juni 2023

Studie voltooiing (Verwacht)

1 december 2023

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

14 februari 2021

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

18 februari 2021

Eerst geplaatst (Werkelijk)

21 februari 2021

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

30 september 2021

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

29 september 2021

Laatst geverifieerd

1 juni 2021

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • DKDA-E900-2020

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 .

Klinische onderzoeken op Oogziekten

Klinische onderzoeken op Hoornvliestomografie met Eyestar 900

Zoek naar vergelijkbare onderzoeken

Sponsors en medewerkers

Medische omstandigheden

Geneesmiddelinterventies

CROs by country

CROs in Mongolia

Voorwaarden

Zeldzame ziekten

Geneesmiddelinterventies

Voedingssupplementen

Sponsor / medewerkers

Locaties

3
Abonneren