Detection of Systemic Diseases Such as Hepatobiliary Diseases From Ocular Images Via Deep Learning
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Interwencja / Leczenie
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Zapisy
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Chiny, 510000
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
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.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Liczba grup / kohort
Kohorty i interwencje
Grupa / KohortaGrupa / Kohorta |
Interwencja / LeczenieInterwencja / Leczenie |
|---|---|
|
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.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
obszar pod krzywą charakterystyki działania odbiornika systemu głębokiego uczenia
Ramy czasowe: linia bazowa
|
Badacze obliczą pole pod krzywą charakterystyki działania odbiornika systemu głębokiego uczenia się i porównają ten wskaźnik między systemem głębokiego uczenia się a ludzkimi lekarzami
|
linia bazowa
|
Miary wyników drugorzędnych
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
sensitivity of the deep learning system
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: baseline
|
The investigators will calculate the specifity of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
|
baseline
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Współpracownicy
Współpracownicy
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- 2019KYPJ163
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .