Diagnostisk ytelse av dyp læring for vinkellukking
3. april 2021 oppdatert av: Xiulan Zhang, Sun Yat-sen University
Diagnostisk ytelse av dype konvolusjonelle nevrale nettverk for vinkellukkende glaukom: en internasjonal multisenterstudie
Primære vinkellukkingssykdommer (PACD) er ofte sett i Asia.
I klinisk praksis er gonioskopi gullstandarden for klassifisering av vinkelbredde hos PACD-pasienter.
Goniskopi er imidlertid en kontaktundersøkelse og trenger en lang læringskurve.
Fremre segment optisk koherenstomografi (AS-OCT) er en berøringsfri test som kan få tredimensjonale bilder av det fremre segmentet i løpet av sekunder.
Derfor utformet etterforskerne studien for å verifisere om AS-OCT-basert dyplæringsalgoritme er i stand til å oppdage PACD-emner diagnostisert ved gonioskopi.
Studieoversikt
Status
Aktiv, ikke rekrutterende
Forhold
Intervensjon / Behandling
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Forventet)
3000
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiesteder
-
-
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, Eldre voksen)
Tar imot friske frivillige
Nei
Kjønn som er kvalifisert for studier
Alle
Prøvetakingsmetode
Ikke-sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Opplærings- og primærvalideringsdatasettene ble samlet inn fra databasene med elektroniske medisinske og forskningsjournaler ved Zhongshan Ophthalmic Center fra 1. september 2016 til 1. september 2019.
Det eksterne testdatasettet ble hentet fra Singapore Eye Research Institute (SERI), Singapore i løpet av juni 2008 til november 2019, og Chulalongkorn University og King Chulalongkorn Memorial Hospital (KCMH, Bangkok, Thailand) fra oktober 2019 til april 2020.
Beskrivelse
Inklusjonskriteriene i studien var som følger: (1) Alle deltakere må være ≥ 18 år gamle; (2) Forsøkspersoner hadde en tidligere diagnose av ACA-status (smal eller åpen, PAS eller ikke-PAS) basert på gonioskopi, SS-OCT-skanninger og medisinsk historie.
Eksklusjonskriterier for dataene inkluderer: (1) dårlig etterlevelse ved å motta gonioskopiundersøkelse; (2) uklare AS-OCT-skanninger på grunn av blinking eller ute av fokus; (3) nylig bruk av miotika innen en måned; 4) sekundær vinkellukking som følge av subluksasjon eller dislokasjon, uveitt, neovaskulær glaukom, et al.; 5) historie med okulær kirurgi eller laseriridotomi; 6) pasienter som tidligere hadde en episode med primær vinkellukking (som ble innhentet i historien ved å spørre pasientene).
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Observasjonsmodeller: Annen
- Tidsperspektiver: Retrospektiv
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Vinkellukkegruppe
|
OCT-skanningene av studieemner vil bli importert til algoritmen.
Automatisert klassifisering av vinkelbredde og deteksjon av synechia vil bli utført av algoritmen.
Den diagnostiske ytelsen til algoritmen vil bli sammenlignet med gonioskopi.
|
|
Åpen vinkelgruppe
|
OCT-skanningene av studieemner vil bli importert til algoritmen.
Automatisert klassifisering av vinkelbredde og deteksjon av synechia vil bli utført av algoritmen.
Den diagnostiske ytelsen til algoritmen vil bli sammenlignet med gonioskopi.
|
|
Perifer synechia (PAS) gruppe
|
OCT-skanningene av studieemner vil bli importert til algoritmen.
Automatisert klassifisering av vinkelbredde og deteksjon av synechia vil bli utført av algoritmen.
Den diagnostiske ytelsen til algoritmen vil bli sammenlignet med gonioskopi.
|
|
Ikke-perifer synechia (PAS) gruppe
|
OCT-skanningene av studieemner vil bli importert til algoritmen.
Automatisert klassifisering av vinkelbredde og deteksjon av synechia vil bli utført av algoritmen.
Den diagnostiske ytelsen til algoritmen vil bli sammenlignet med gonioskopi.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Område under mottakerdriftskurve (AUC)
Tidsramme: Umiddelbart etter innhenting av AS-OCT-bildene
|
AUC-verdi for dyplæringsalgoritmen i vinkelbreddeklassifisering og synechia-deteksjon
|
Umiddelbart etter innhenting av AS-OCT-bildene
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Sensitivitet og spesifisitet
Tidsramme: Umiddelbart etter innhenting av AS-OCT-bildene
|
Sensitivitet og spesifisitet til den automatiserte algoritmen i vinkelbreddeklassifisering og synechia-deteksjon
|
Umiddelbart etter innhenting av AS-OCT-bildene
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Sponsor
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. januar 2019
Primær fullføring (Forventet)
1. desember 2021
Studiet fullført (Forventet)
1. mars 2022
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
23. januar 2020
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
23. januar 2020
Først lagt ut (Faktiske)
27. januar 2020
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
8. april 2021
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
3. april 2021
Sist bekreftet
1. april 2021
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 2018KYPJ074
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Ja
IPD-planbeskrivelse
Bildedataene til studieobjektene vil være tilgjengelige for andre forskere på rimelig forespørsel.
En del av dataene vil være åpne som offentlige datasett etter at den relaterte artikkelen er publisert.
IPD-delingstidsramme
En del av dataene vil være åpne som offentlige datasett etter at den relaterte artikkelen er publisert.
IPD-deling Støtteinformasjonstype
- Studieprotokoll
- Analytisk kode
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. .