Diagnostische werkzaamheid van CNN bij het voorspellen van intraoperatieve complicaties bij SMILE
21 april 2026 bijgewerkt door: Jian Xiong, Second Affiliated Hospital of Nanchang University
Diagnostische werkzaamheid van op convolutioneel neuraal netwerk gebaseerd algoritme bij het voorspellen van intra-operatieve complicaties bij lenticule-extractie met kleine incisies
Om de diagnostische efficiëntie van het neurale netwerk te evalueren bij het voorspellen van complicaties van lenticule-extractie met kleine incisies in een cross-sectioneel onderzoek in meerdere centra.
Studie Overzicht
Toestand
Werving
Conditie
Interventie / Behandeling
Gedetailleerde beschrijving
De belangrijkste oorzaak van de mondiale visuele beperking is momenteel een brekingsfout, en Small Incision Lenticule Extraction (SMILE) met behulp van een femtoseconde laser voor extractie van de stromale lenticule van het hoornvlies kan het brekingsvermogen veranderen.
Tijdens het SMILE-laserscanproces kunnen echter complicaties zoals een ondoorzichtige bellenlaag (OBL), het loslaten van negatieve druk en zwarte vlekken optreden als gevolg van individuele verschillen in de kenmerken van het hoornvlies, waardoor het normale verloop van de operatie en het postoperatieve herstel aanzienlijk worden beïnvloed.
Ervaren artsen kunnen intraoperatieve complicaties vaak voorspellen op basis van scanbeelden, medewerking van de patiënt en andere factoren, maar de leercurve is relatief lang.
Op dit moment heeft kunstmatige intelligentie een nauwkeurigheid bereikt die vergelijkbaar is met die van menselijke artsen bij de interpretatie van medische beeldvorming van veel verschillende ziekten. Eerder hebben we een diep convolutioneel neuraal netwerk getraind voor het voorspellen van intraoperatieve complicaties bij SMILE-procedures.
De huidige multicenterstudie is bedoeld om de werkzaamheid van het op convolutionele neurale netwerken gebaseerde algoritme bij het voorspellen van intraoperatieve complicaties te evalueren en om het nut ervan in de echte wereld te beoordelen.
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Geschat)
1250
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
- Naam: Jian Xiong, docter
- Telefoonnummer: +86 18170906556
- E-mail: 894040417@qq.com
Studie Contact Back-up
- Naam: Fu Gui, docter
- Telefoonnummer: +86 13879101919
- E-mail: 564436578@qq.com
Studie Locaties
-
-
Jiangxi
-
Nanchang, Jiangxi, China, 330000
- Werving
- The Second Affiliated Hospital of Nanchang University
-
Contact:
- Jian Xiong, doctor
- Telefoonnummer: +86 18170906556
- E-mail: 894040417@qq.com
-
Contact:
- Fu Gui, doctor
- Telefoonnummer: +86 13879101919
- E-mail: 564436578@qq.com
-
-
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
- Volwassen
Accepteert gezonde vrijwilligers
Ja
Bemonsteringsmethode
Niet-waarschijnlijkheidssteekproef
Studie Bevolking
Patiënten uit klinieken in verschillende oogcentra in heel China.
Elke proefpersoon moet beschikken over een volledige chirurgische video-opname en medische dossiers.
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Een toestand waarin de sferische equivalente brekingsfout van een oog ≤-0,50 is D wanneer de oogaccommodatie ontspannen is;
- Leeftijd ≥18 jaar;
- Sferisch equivalent (SE) ≥-10,0D;
- Gecorrigeerde gezichtsscherpte op afstand (CDVA) ≥16/20;
- Stabiele bijziendheid gedurende minimaal 2 jaar;
- Minimaal 2 weken geen contactlenzen dragen.
Uitsluitingscriteria:
- De aanwezigheid of geschiedenis van andere oogaandoeningen dan bijziendheid en astigmatisme, zoals keratoconus of uitwendig oogletsel;
- Een geschiedenis van oogchirurgie;
- De aanwezigheid of geschiedenis van systemische ziekten.
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 |
|---|---|
|
Ogen met SMILE-operaties
Ogen met SMILE-operaties die zijn uitgevoerd door chirurgen met ervaring.
|
De verzamelde SMILE-procedures zouden door het algoritme worden beoordeeld.
De prestaties van het algoritme zouden worden beoordeeld, inclusief nauwkeurigheid, AUC, gevoeligheid en specificiteit.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
AUROC van convolutioneel neuraal netwerk bij het voorspellen van OBL-gebied
Tijdsspanne: Dag 0
|
Het gebied onder de ontvanger dat kenmerkend is voor het convolutionele neurale netwerk bij het voorspellen van het ondoorzichtige bellenlaaggebied tijdens de SMILE-operaties
|
Dag 0
|
|
AUROC van convolutioneel neuraal netwerk bij het voorspellen van progressief zuigverlies
Tijdsspanne: Dag 0
|
Het gebied onder de ontvanger dat kenmerkend is voor het convolutionele neurale netwerk bij het voorspellen van progressief zuigverlies tijdens de SMILE-operaties
|
Dag 0
|
|
AUROC van convolutioneel neuraal netwerk bij het voorspellen van effectieve optische zone
Tijdsspanne: Dag 7
|
Het gebied onder de ontvanger dat kenmerkend is voor het convolutionele neurale netwerk bij het voorspellen van de effectieve optische zone na de SMILE-operaties
|
Dag 7
|
|
AUROC van convolutioneel neuraal netwerk bij het voorspellen van postoperatieve refractiefout
Tijdsspanne: Dag 7
|
Het gebied onder de receiver operating characteristic van convolutioneel neuraal netwerk bij het voorspellen van refractiefout na SMILE-operaties
|
Dag 7
|
|
AUROC van convolutioneel neuraal netwerk bij het voorspellen van postoperatieve centrale corneale dikte
Tijdsspanne: Dag 7
|
Het gebied onder de receiver operating characteristic van een convolutioneel neuraal netwerk bij het voorspellen van de centrale hoornvliesdikte na SMILE-operaties
|
Dag 7
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Gevoeligheid en specificiteit van convolutioneel neuraal netwerk bij het voorspellen van OBL-gebied
Tijdsspanne: Dag 0
|
Gevoeligheid en specificiteit van convolutioneel neuraal netwerk bij het voorspellen van het ondoorzichtige bellenlaaggebied tijdens de SMILE-operaties
|
Dag 0
|
|
Gevoeligheid en specificiteit van convolutioneel neuraal netwerk bij het voorspellen van progressief zuigverlies
Tijdsspanne: Dag 0
|
Gevoeligheid en specificiteit van convolutioneel neuraal netwerk bij het voorspellen van progressief zuigverlies tijdens de SMILE-operaties
|
Dag 0
|
|
Gevoeligheid en specificiteit van convolutioneel neuraal netwerk bij het voorspellen van effectieve optische zone
Tijdsspanne: Dag 7, dag 30, dag 90
|
Sitiviteit en specificiteit van convolutioneel neuraal netwerk bij het voorspellen van effectieve optische zone na de smile -operaties
|
Dag 7, dag 30, dag 90
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
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)
15 juni 2021
Primaire voltooiing (Geschat)
1 december 2027
Studie voltooiing (Geschat)
1 december 2027
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
3 januari 2024
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
3 januari 2024
Eerst geplaatst (Werkelijk)
12 januari 2024
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
24 april 2026
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
21 april 2026
Laatst geverifieerd
1 januari 2026
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- [2023] No.(96)
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
product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.
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 .