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

Verklaarbaar systeem voor het genereren van rapporten over oogfundusziekten

10 juli 2023 bijgewerkt door: Yingfeng Zheng, Sun Yat-sen University

Verklaarbare multimodale diepe neurale netwerken voor het identificeren van oculaire fundusziekten en het genereren van rapporten

Een diepgaand leersysteem opzetten van verschillende oculaire fundusziekte-analyses op basis van de resultaten van multimodale onderzoeksbeelden. Het systeem kan multimodale oculaire fundusbeelden analyseren, diagnoses stellen en overeenkomstige rapporten genereren.

Studie Overzicht

Gedetailleerde beschrijving

De oculaire fundus is het enige deel van het menselijk lichaam dat direct de microcirculatie van het bloedvat en het zenuwweefsel kan zien. Door middel van verschillende beeldvormingstests, waaronder Color Fundus Photograph (CFP), Optical Coherence Tomography (OCT), Fluorescein Fundus Angiography (FFA) en Indocyanine Green Angiography (ICGA), etc., is het mogelijk om het netvlies en de choroidea statisch te overzien of dynamisch te observeren , de conditie van bloedvaten en zenuwen, en uitgebreide diagnose van de ziekte. De screening, interpretatie en nauwkeurige diagnose van oculaire fundusaandoeningen zijn cruciaal voor ziektepreventie, -controle en nauwkeurige behandeling. Vanwege de verscheidenheid aan fundusonderzoeksmethoden en de complexiteit en professionaliteit van het onderzoek is er echter een gebrek aan fundusspecialisten die voldoende klinische ervaring en kennis hebben om fundusonderzoeken te interpreteren. Met de voortdurende ontwikkeling van kunstmatige intelligentie (AI) bij het diagnosticeren van fundusaandoeningen, worden geleidelijk verschillende modaliteiten van beeldvormingsonderzoeksmethoden toegepast bij de ontwikkeling van diagnosesystemen voor fundusaandoeningen. Bovendien gaan medische beelden vaak gepaard met overeenkomstige rapporten, die meestal zijn gegenereerd door de ervaring van clinici of radiologen.

Hier zijn we bezig met het opzetten van een fundusziektediagnose en een rapportgenererend systeem op basis van cross-modale oculaire fundusbeeldvormingsonderzoeken, en funduslaesies werden tegelijkertijd gevisualiseerd. Multi-center gegevensverificatie zal ook worden uitgevoerd. De resultaten van het onderzoek zullen helpen bij de diagnose van funduslaesies en het genereren van beeldvormingsrapporten. We hopen dat dit complexere onderzoeksmethoden voor fundusbeeldvorming populair kan maken in de samenleving en kan helpen bij het verbeteren van de vroege diagnose en behandeling van funduslaesies die blindheid veroorzaken.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

15000

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

Studie Contact Back-up

Studie Locaties

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, China, 510000
        • Werving
        • Zhognshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
        • Contact:

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

Ja

Bemonsteringsmethode

Kanssteekproef

Studie Bevolking

Oculaire fundusbeelden werden verzameld bij verschillende zorginstellingen in heel China en uit andere landen.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • De kwaliteit van multimodale onderzoeksbeelden van de oculaire fundusziekte en de bijbehorende rapporten dienen klinisch aanvaardbaar te zijn.

Uitsluitingscriteria:

  • Rapporten waarin belangrijke informatie ontbreekt.
  • Afbeeldingen met ernstige beeldresolutiereducties, onscherpte of artefacten werden uitgesloten van verdere analyse.

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
Interventie / Behandeling
Trainingsset
Multimodale oculaire fundusbeelden en bijbehorende rapporten verzameld van meerdere screeningsites in China.
Interne validatieset
Records gescheiden van de trainingsset.
Externe testset
Multimodale oculaire fundusbeelden en bijbehorende rapporten verzameld uit multicentra in China en de rest van de wereld.
Door verschillende modaliteiten van oculaire fundusbeeldvorming, gecombineerd met klinische gegevens en de ervaring van clinici om verschillende fundusziekten te diagnosticeren.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Gebied onder de receiver-operating-karakteristiek van het deep learning-systeem
Tijdsspanne: Basislijn
De onderzoekers zullen het gebied onder de karakteristieke curve van de ontvanger van het deep learning-systeem berekenen en deze index vergelijken met menselijke oogartsen.
Basislijn

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Intersection-Over-Union van de uitlegnauwkeurigheid van de modellen
Tijdsspanne: Basislijn
De onderzoekers zullen de Intersection-Over-Union (IOU) (of Jaccard-overeenkomst) berekenen tussen de aandachtsmappinggebieden van de laesie en de grondwaarheid van het deep learning-systeem.
Basislijn
Gevoeligheid en specificiteit van het deep learning-systeem
Tijdsspanne: Basislijn
De onderzoekers zullen de gevoeligheid en specificiteit van het deep learning-systeem berekenen.
Basislijn

Medewerkers en onderzoekers

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

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Yingfeng Zheng, M.D. Ph.D, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity,Guangzhou, Guangdong, China, 510060

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)

1 januari 2011

Primaire voltooiing (Geschat)

1 december 2023

Studie voltooiing (Geschat)

1 juli 2024

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

15 november 2022

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

15 november 2022

Eerst geplaatst (Werkelijk)

18 november 2022

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

11 juli 2023

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

10 juli 2023

Laatst geverifieerd

1 juli 2023

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • 2021KYPJ164

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 Afbeelding, lichaam

3
Abonneren