Kunstig intelligenssystem for vurdering av bildekvalitet på fundusbilder og dens effekter på diagnose
26. februar 2020 oppdatert av: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
Kunstig intelligenssystem for å vurdere bildekvaliteten til fundusbilder og dens effekter på diagnose: en klinisk prøve
Fundusbilder er mye brukt i oftalmologi for påvisning av diabetisk retinopati, glaukom og andre sykdommer.
I praksis i den virkelige verden kan kvaliteten på fundusbilder være uakseptabel, noe som kan undergrave diagnostisk nøyaktighet og effektivitet.
Her etablerte og validerte forskerne et kunstig intelligenssystem for å oppnå automatisk kvalitetsvurdering av fundusbilder ved fangst.
Dette systemet kan også gi veiledning til fotografer i henhold til årsakene til lav kvalitet.
Studieoversikt
Status
Ukjent
Intervensjon / Behandling
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Forventet)
300
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, 510060
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
-
-
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
- Barn
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Ja
Kjønn som er kvalifisert for studier
Alle
Prøvetakingsmetode
Ikke-sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Inklusjonskriterier:
- Pasienter bør være klar over innholdet og signere for informert samtykke.
Ekskluderingskriterier:
- 1. Pasienter som ikke kan samarbeide med fotograf som noen lammede, pasientene med demens og alvorlige psykopater.
- 2. Pasienter som ikke samtykker i å signere informert samtykke.
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Pasienter bør være klar over innholdet og signere for informert samtykke.
Ekskluderingskriterier:
- 1. Pasienter som ikke kan samarbeide med fotograf som noen lammede, pasientene med demens og alvorlige psykopater.
- 2. Pasienter som ikke samtykker i å signere informert samtykke.
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 |
|---|---|
|
Fundus bildekvalitetsvurdering
Enhet: et kunstig intelligenssystem for kvalitetsvurdering av fundusbilder.
Disse pasientene er registrert i primærhelseavdelinger eller AI-klinikken ved Zhongshan Ophthalmic Center.
|
Deltakeren trenger kun å ta et fundusbilde som vanlig.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Ytelse av kunstig intelligenssystem for å skille mellom god bildekvalitet og dårlig bildekvalitet
Tidsramme: 3 måneder
|
Område under mottakerens driftskarakteristiske kurver, sensitivitet, spesifisitet, positive og negative prediktive verdier, nøyaktighet
|
3 måneder
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Sammenligningen av ytelsen for tidligere diagnosesystem for kunstig intelligens med fundusbilder av forskjellig bildekvalitet
Tidsramme: 3 måneder
|
Cohens kappa-koeffisient, P-verdi og andre relaterte statistiske resultater
|
3 måneder
|
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)
1. februar 2020
Primær fullføring (Forventet)
1. juli 2020
Studiet fullført (Forventet)
1. juli 2020
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
26. februar 2020
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
26. februar 2020
Først lagt ut (Faktiske)
28. februar 2020
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
28. februar 2020
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
26. februar 2020
Sist bekreftet
1. februar 2020
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- IMAQUA2020-China-01
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. .