Detection of Systemic Diseases Such as Hepatobiliary Diseases From Ocular Images Via Deep Learning
11 mei 2026 bijgewerkt door: Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
Oculomics is an emerging interdisciplinary field that deciphers multi-dimensional, high-throughput ocular data to predict, diagnose, and monitor systemic diseases and health span.In recent years, artificial Intelligence may provide insight into exploring the potential covert association behind and reveal some early ocular architecture changes in individuals with systemic diseases.
The investigators conducted a survey to explore the association between the eye and systemic diseases via deep learning, to develop and evaluate different deep learning models to predict the systemic diseases such as hepatobiliary disease by using ocular images.
Studie Overzicht
Toestand
Voltooid
Interventie / Behandeling
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Werkelijk)
775
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
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, China, 510000
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
-
-
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
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Ja
Bemonsteringsmethode
Kanssteekproef
Studie Bevolking
ocular images collected from the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University and Pazhou Medical Centre of Aikang Health Care
Beschrijving
Inclusion Criteria:
- The quality of ocular images should clinical acceptable.
- Complete clinical information such as baseline demographic characteristics, the history of systematic diseases and so on.
Exclusion Criteria:
- Individuals diagnosed with severe eye diseases or acute systematic diseases.
- Incompatible with ocular examinations.
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 |
|---|---|
|
development dataset 01
ocular images collected from the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
|
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
|
|
development dataset 02
ocular images collected from Pazhou Medical Centre of Aikang Health Care
|
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
|
|
test dataset 01
ocular images collected from the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
|
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
|
|
test dataset 02
ocular images collected from Pazhou Medical Centre of Aikang Health Care
|
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
|
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 werkende karakteristieke curve van het deep learning-systeem van de ontvanger berekenen en deze index vergelijken tussen het deep learning-systeem en menselijke artsen
|
basislijn
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
sensitivity of the deep learning system
Tijdsspanne: baseline
|
The investigators will calculate the sensitivity of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
|
baseline
|
|
specificity of the deep learning system
Tijdsspanne: baseline
|
The investigators will calculate the specifity of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
|
baseline
|
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)
10 april 2020
Primaire voltooiing (Werkelijk)
30 juli 2024
Studie voltooiing (Werkelijk)
30 juli 2024
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
6 mei 2026
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
6 mei 2026
Eerst geplaatst (Werkelijk)
12 mei 2026
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
14 mei 2026
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
11 mei 2026
Laatst geverifieerd
1 mei 2026
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- 2019KYPJ163
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 Systemische ziekten
-
University of ArkansasBeëindigdPediatrische patiënten met SIRS (Systemic Inflammatory Response Syndrome)Verenigde Staten
-
University of PennsylvaniaVoltooidPatiënten met primaire of secundaire diagnose Code of Intrntl Classification of Diseases, 9th Revision, (ICD-9-CM) 410 (Behalve wanneer het 5e cijfer 2 was)Verenigde Staten
-
SpringWorks Therapeutics, Inc., a healthcare company...VerkrijgbaarNeurofibromatose Type 1-geassocieerde plexiforme neurofibromen | Histiocytisch neoplasma | Andere MAP-K Pathway Driven Diseases