Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Diagnostisk effektivitet av CNN i differensiering av synsfelt

23. januar 2020 oppdatert av: Xiulan Zhang, Sun Yat-sen University

Diagnostisk effektivitet av konvolusjonelt nevralt nettverksbasert algoritme i differensiering av glaukomatøst synsfelt fra ikke-glaukomatøst synsfelt

Grønn stær er for tiden den ledende årsaken til irreversibel blindhet i verden. Multisenterstudien er designet for å evaluere effektiviteten til den konvolusjonelle nevrale nettverksbaserte algoritmen i differensiering av glaukomatøst og ikke-glaukomatøst synsfelt, og for å vurdere nytten i den virkelige verden.

Studieoversikt

Status

Fullført

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

Glaukom er verdens ledende årsak til irreversibel blind, preget av progressiv uttynning av retinal nervefiberlag og synsfeltdefekter. Synsfelttest er en av gullstandardene for diagnose og evaluering av progresjon av glaukom. Det er imidlertid ingen universelt akseptert standard for tolkning av synsfeltresultater, som er subjektiv og krever mye erfaring. For tiden har kunstig intelligens oppnådd nøyaktigheten som kan sammenlignes med menneskelige leger i tolkningen av medisinsk avbildning av mange forskjellige sykdommer. Tidligere har vi trent et dypt konvolusjonelt nevralt nettverk til å lese synsfeltrapportene, som har enda høyere diagnostisk effekt enn øyeleger. Den nåværende multisenterstudien er designet for å evaluere effektiviteten til den konvolusjonelle nevrale nettverksbaserte algoritmen i differensiering av glaukomatøst fra ikke-glaukomatøst synsfelt, sammenligne ytelsen med øyeleger og vurdere nytten i den virkelige verden.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Faktiske)

437

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

  • Kina
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Kina, 51000
        • Zhongshan Ophthalmic Center

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

18 år og eldre (VOKSEN, OLDER_ADULT)

Tar imot friske frivillige

Ja

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Pasienter fra klinikker i forskjellige øyesentre over hele Kina. Hvert emne må diagnostiseres basert på omfattende medisinske tester og journaler. Det ledende senteret vil lese alle medisinske data for å gi diagnosen som gullstandarden.

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  1. Alder≥18;
  2. Informert samtykke innhentet;
  3. Diagnostisert med spesifikke øyesykdommer;
  4. Kunne utføre synsfelttest

Ekskluderingskriterier:

Ufullstendige kliniske data for å støtte diagnose

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Intervensjon / Behandling
AI gruppe
Synsfeltrapportene i denne gruppen vil bli evaluert av det konvolusjonelle nevrale nettverket.
Diagnostisk test: AI diagnostisk algoritme
Synsfeltene som samles inn vil bli vurdert av algoritmen og øyeleger uavhengig. Ytelsen til algoritmen og øyelegene vil bli sammenlignet, inkludert nøyaktighet, AUC, sensitivitet og spesifisitet.
Andre navn:
  • Standard diagnostisk prosedyre
Menneskegruppe
Synsfeltrapportene i denne gruppen vil bli vurdert av 3 øyeleger uavhengig.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tidsramme
AUC-verdi av konvolusjonelt nevralt nettverk i differensiering av glaukom synsfelt fra ikke-glaukom synsfelt
Tidsramme: fra januar 2019 til januar 2020
fra januar 2019 til januar 2020

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tidsramme
Sensitivitet og spesifisitet av konvolusjonelt nevralt nettverk ved påvisning av glaukom synsfelt
Tidsramme: fra januar 2019 til januar 2020
fra januar 2019 til januar 2020

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Sun Yat-sen University

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (FAKTISKE)

15. mars 2019

Primær fullføring (FAKTISKE)

31. desember 2019

Studiet fullført (FAKTISKE)

31. desember 2019

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

26. november 2018

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

28. november 2018

Først lagt ut (FAKTISKE)

30. november 2018

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (FAKTISKE)

27. januar 2020

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

23. januar 2020

Sist bekreftet

1. januar 2020

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Nøkkelord

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • 2018KYPJ125

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

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. .

Kliniske studier på AI diagnostisk algoritme

Søk i lignende forsøk

Sponsorer og samarbeidspartnere

Medisinsk tilstand

Legemiddelintervensjoner

CROs by country

CROs in Ethiopia

Forhold

Sjeldne sykdommer

Legemiddelintervensjoner

Kosttilskudd

Sponsor / samarbeidspartnere

Steder

Abonnere