Wytłumaczalny system generowania raportów o chorobach dna oka
Wytłumaczalne multimodalne głębokie sieci neuronowe do identyfikacji chorób dna oka i generowania raportów
Przegląd badań
Status
Warunki
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Dno oka jest jedyną częścią ludzkiego ciała, która bezpośrednio widzi mikrokrążenie naczyń krwionośnych i tkankę nerwową. Dzięki różnym badaniom obrazowym, w tym kolorowej fotografii dna oka (CFP), optycznej tomografii koherencyjnej (OCT), angiografii fluoresceinowej dna oka (FFA) i angiografii indocyjaninowej (ICGA) itp., możliwe jest statyczne przeglądanie lub dynamiczna obserwacja siatkówki i naczyniówki , stan naczyń krwionośnych i nerwów oraz kompleksową diagnostykę choroby. Badania przesiewowe, interpretacja i dokładna diagnostyka chorób dna oka są kluczowe dla zapobiegania chorobom, kontroli i precyzyjnego leczenia. Jednak ze względu na różnorodność metod badania dna oka oraz złożoność i profesjonalizm badania brakuje specjalistów dna oka, którzy mają wystarczające doświadczenie kliniczne i wiedzę do interpretacji badań dna oka. Wraz z ciągłym rozwojem sztucznej inteligencji (AI) w diagnostyce chorób dna oka, różne modalności metod badań obrazowych są stopniowo stosowane w rozwoju systemów diagnostyki chorób dna oka. Ponadto obrazom medycznym często towarzyszą odpowiednie raporty, które w większości są generowane na podstawie doświadczenia klinicystów lub radiologów.
W tym przypadku ustanawiamy system diagnozowania chorób dna oka i generowania raportów w oparciu o intermodalne badania obrazowe dna oka, a zmiany w dnie oka były wizualizowane w tym samym czasie. Przeprowadzona zostanie również wieloośrodkowa weryfikacja danych. Wyniki badań pomogą w diagnostyce uszkodzeń dna oka i generowaniu raportów obrazowych. Mamy nadzieję, że może to spopularyzować wśród społeczeństwa bardziej złożone metody obrazowania dna oka i pomóc w ulepszeniu wczesnej diagnostyki i leczenia uszkodzeń dna oka, które powodują ślepotę.
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Yingfeng Zheng, M.D. Ph.D
- Numer telefonu: +8613922286455
- E-mail: zhyfeng@mail.sysu.edu.cn
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Wenjia Cai, M.D. Ph.D
- Numer telefonu: +8615017593912
- E-mail: caiwenjia@gzzoc.com
Lokalizacje studiów
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Chiny, 510000
- Rekrutacyjny
- Zhognshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
-
Kontakt:
- Yingfeng Zheng, M.D, Ph.D
- Numer telefonu: +8613922286455
- E-mail: zhyfeng@mail.sysu.edu.cn
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dziecko
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Jakość obrazów z multimodalnego badania choroby dna oka i odpowiednich raportów powinna być klinicznie akceptowalna.
Kryteria wyłączenia:
- Raporty, w których brakuje kluczowych informacji.
- Obrazy z poważnym zmniejszeniem rozdzielczości obrazu, rozmyciem lub artefaktami zostały wykluczone z dalszej analizy.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Zestaw treningowy
Multimodalne obrazy dna oka i odpowiednie raporty zebrane z wielu miejsc badań przesiewowych w Chinach.
|
|
|
Zestaw weryfikacji wewnętrznej
Rekordy oddzielone od zbioru treningowego.
|
|
|
Zewnętrzny zestaw testowy
Multimodalne obrazy dna oka i odpowiednie raporty zebrane z wielu ośrodków w Chinach i na całym świecie.
|
Poprzez różne metody obrazowania dna oka, w połączeniu z danymi klinicznymi i doświadczeniem klinicystów w celu diagnozowania różnych chorób dna oka.
|
Co mierzy badanie?
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 i porównają ten wskaźnik z ludzkimi okulistami.
|
Linia bazowa
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Przecięcie nad Unią dokładności wyjaśniania modeli
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Badacze obliczą Intersection-Over-Union (IOU) (lub podobieństwo Jaccarda) między regionami mapowania uwagi obrazu uszkodzenia i podstawowymi obszarami prawdy systemu głębokiego uczenia się.
|
Linia bazowa
|
|
Czułość i specyfika systemu głębokiego uczenia
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Badacze obliczą czułość i specyficzność systemu głębokiego uczenia.
|
Linia bazowa
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: Yingfeng Zheng, M.D. Ph.D, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity,Guangzhou, Guangdong, China, 510060
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Ukończenie studiów (Szacowany)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- 2021KYPJ164
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 .