Desenvolvimento e Validação de um Sistema de Deep Learning para Múltiplas Doenças do Fundo Ocular Utilizando Imagens da Retina
Desenvolvimento e validação de um sistema de aprendizado profundo para múltiplas doenças do fundo ocular usando imagens da retina: um estudo prospectivo multicêntrico
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Intervenção / Tratamento
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Antecipado)
Inscrição
Contactos e Locais
Contato de estudo
Contato de estudo
- Nome: Haotian Lin, PhD
- Número de telefone: 13802793086
- E-mail: gddlht@aliyun.com
Locais de estudo
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, China, 510060
- Recrutamento
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
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Contato:
- Haotian Lin, Ph.D
- Número de telefone: +86-020-87330274
- E-mail: gddlht@aliyun.com
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Investigador principal:
- Haotian Lin, Ph.D
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- A qualidade das imagens do fundo de olho deve ser clinicamente aceitável. Mais de 80% da área da imagem do fundo, incluindo quatro regiões principais (disco óptico, macular, arcos dos vasos retinianos superiores e inferiores) são fáceis de ler e discriminar.
Critério de exclusão:
- Imagens com vazamento de luz (>30% da área), pontos de reflexos ou manchas de lente e superexposição foram excluídos de análises posteriores.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Modelos de observação: Outro
- Perspectivas de Tempo: Outro
Número de grupos/coortes
Coortes e Intervenções
Grupo / CoorteGrupo / Coorte |
Intervenção / TratamentoIntervenção / Tratamento |
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Conjunto de dados de treinamento
Imagens da retina coletadas de hospitais e vários locais de triagem em toda a China
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Conjunto de dados de validação
Imagens da retina separadas do conjunto de dados de treinamento
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O conjunto de dados de treinamento foi usado para treinar o modelo de aprendizado profundo, que foi validado e testado por outros dois conjuntos de dados.
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Conjunto de dados de teste
Imagens da retina coletadas prospectivamente de hospitais e locais de triagem de doenças oculares totalmente diferentes do conjunto de dados de treinamento
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O conjunto de dados de treinamento foi usado para treinar o modelo de aprendizado profundo, que foi validado e testado por outros dois conjuntos de dados.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Área sob a curva característica de operação do receptor do sistema de aprendizado profundo
Prazo: linha de base
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Os investigadores calcularão a área sob a curva característica de operação do receptor do sistema de aprendizado profundo e compararão esse índice entre o sistema de aprendizado profundo e os médicos humanos.
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linha de base
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Medidas de resultados secundários
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Sensibilidade do sistema de aprendizado profundo
Prazo: linha de base
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Os investigadores calcularão a sensibilidade do sistema de aprendizado profundo e compararão esse índice entre o sistema de aprendizado profundo e os médicos humanos.
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linha de base
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Especificidade do sistema de aprendizado profundo
Prazo: linha de base
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Os investigadores calcularão a especificidade do sistema de aprendizado profundo e compararão esse índice entre o sistema de aprendizado profundo e os médicos humanos.
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linha de base
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Publicações e links úteis
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Antecipado)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Antecipado)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
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Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- CCPMOH2019- China8
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