Detection of Systemic Diseases Such as Hepatobiliary Diseases From Ocular Images Via Deep Learning
Studieoversikt
Status
Status
Forhold
Forhold
Intervensjon / Behandling
Intervensjon / Behandling
Studietype
Studietype
Registrering (Faktiske)
Registrering
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Kina, 510000
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
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.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Antall grupper / kohorter
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / KohortGruppe / Kohort |
Intervensjon / BehandlingIntervensjon / Behandling |
|---|---|
|
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.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
område under mottakerens driftskarakteristiske kurve for dyplæringssystemet
Tidsramme: grunnlinje
|
Etterforskerne vil beregne arealet under mottakerens driftskarakteristiske kurve for dyplæringssystem og sammenligne denne indeksen mellom dyplæringssystem og menneskelige leger
|
grunnlinje
|
Sekundære resultatmål
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
sensitivity of the deep learning system
Tidsramme: 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
Tidsramme: baseline
|
The investigators will calculate the specifity of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
|
baseline
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Sponsor
Samarbeidspartnere
Samarbeidspartnere
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Studiestart
Primær fullføring (Faktiske)
Primær fullføring
Studiet fullført (Faktiske)
Studiet fullført
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Først lagt ut
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Sist oppdatering lagt ut
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
Andre studie-ID-numre
- 2019KYPJ163
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .