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Uma nova técnica para o tratamento de doenças da retina

18 de janeiro de 2021 atualizado por: Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

Pesquisa de diagnóstico inteligente e rastreamento automático de lesões para tratamento preciso de doenças da retina com base em aprendizado profundo

Com o advento da era da medicina de precisão, com base na aprendizagem profunda da imagem FFA para identificar a área das lesões do fundo do olho, registro de imagens do fundo do olho, de acordo com a gravidade das doenças do fundo do olho para projetar a energia e o caminho do laser ideais, o tratamento preciso do fundo do olho doenças tem necessidades clínicas urgentes e significado muito importante

Visão geral do estudo

Status

Status

Indica o status de recrutamento atual ou o status de acesso expandido.
Recrutamento

Condições

Condições

A doença, distúrbio, síndrome, doença ou lesão que está sendo estudada. Em ClinicalTrials.gov, as condições também podem incluir outros problemas relacionados à saúde, como expectativa de vida, qualidade de vida e riscos à saúde.

Descrição detalhada

  1. Construção estruturada do banco de dados de imagens DR e anotação precisa: retrospectiva (de 1º de janeiro de 2016 até o dia da revisão ética) e prospectiva (do dia da revisão ética até 31 de dezembro de 2023) coletados FFA e outros dados de imagem multimodais. Vários oftalmologistas e especialistas seniores em doenças do fundo de olho fizeram avaliações diagnósticas em cada imagem de cada paciente e completaram o diagnóstico de classificação precisa dos dados Finalmente, um banco de dados estruturado do Dr foi estabelecido passo a passo. Este artigo usa a teoria da visão computacional para quantificar a distorção de qualidade da imagem FFA, orienta o computador para configurar o aprimoramento de imagem existente e os algoritmos de redução de ruído de forma adaptativa e conclui o pré-processamento dos dados da imagem do fundo de olho.
  2. Construção do sistema de diagnóstico de classificação inteligente do Dr com base na imagem do fundo: em primeiro lugar, a imagem do fundo é usada como banco de dados de treinamento de dados do fundo e, de acordo com o padrão clínico internacional de diagnóstico de classificação do Dr, muitos médicos marcam a imagem do fundo com precisão. Critérios clínicos internacionais de classificação do Dr: grau 0, sem anormalidades retinianas óbvias; grau 1, apenas microangioma; grau 2, mais grave que microangioma, mas menos grave que grave; grau 3, quatro quadrantes, cada quadrante tem mais de 20 hemorragia retiniana, mais de dois quadrantes têm contas venosas definidas, mais de um quadrante tem Irma óbvio, sem sinais de retinopatia proliferativa; grau 4, neovascularização, hemorragia vítrea Volume de sangue, hemorragia pré-retiniana. Com base no padrão de diagnóstico inteligente de classificação do Dr, a rede neural de convolução é construída para treinar e classificar as imagens do fundo de olho. Depois de repetir esse processo várias vezes para cada imagem no conjunto de treinamento de imagens de fundo, o sistema de aprendizado profundo aprende como classificar todos os dados no conjunto de treinamento para diagnosticar com precisão as imagens de fundo.
  3. Construção de rede neural de convolução para área de foco de imagem FFA: a rede neural de convolução de aprendizado profundo é composta por milhões de parâmetros, que são usados ​​para treinar e executar determinadas tarefas. A saída gerada por cada operação de convolução linear é regularizada pela função de ativação não linear, combinada com a redução de dimensionalidade da camada de pooling e da camada de conexão completa, de modo que o processo de otimização da rede neural profunda não apenas supera a dispersão do gradiente, mas também ajuda a gerar recursos semelhante ao mecanismo de percepção hierárquica das células neurais humanas aos sinais visuais. A imagem FFA é usada como banco de dados de treinamento de dados de fundo. Com base na rotulagem precisa da área da lesão (área sem perfusão, área de microangioma e área de vazamento), a imagem FFA precisa ser tratada para o reconhecimento inteligente da área da lesão. No processo de treinamento, os parâmetros da rede neural são inicialmente configurados para valores aleatórios. Então, para cada imagem, os resultados dados pela função são comparados com os resultados conhecidos do conjunto de treinamento para otimizar os parâmetros da função. Depois de repetir esse processo várias vezes para cada imagem no conjunto de dados de treinamento, o sistema de aprendizagem profunda aprendeu a classificar todos os dados no conjunto de treinamento para prever com precisão as lesões Dr nas imagens FFA.
  4. Construção do modelo de navegação a laser de fundo inteligente com base na imagem FFA e registro de imagem de fundo: o sistema de reconhecimento inteligente de lesão Dr na imagem FFA acima identifica com precisão as áreas que precisam de tratamento a laser de fundo, ajuda os médicos a determinar as lesões que precisam ser tratadas e com base na correspondência de imagens do aprendizado de máquina, fornece a imagem de registro da imagem do fundo e da combinação FFA, que é definida de acordo com a localização e as informações de tamanho da área da lesão De acordo com o diâmetro da retina correspondente e o arranjo de diferentes pontos de laser, o laser personalizado o esquema de tratamento é formulado e o modelo de orientação de tratamento a laser de fundo inteligente é construído.

Tipo de estudo

Tipo de estudo

Descreve a natureza de um estudo clínico. Os tipos de estudo incluem estudos intervencionais (também chamados de ensaios clínicos), estudos observacionais (incluindo registros de pacientes) e acesso expandido.
Observacional

Inscrição (Antecipado)

Inscrição

O número de participantes em um estudo clínico. A inscrição "antecipada" é o número alvo de participantes que os pesquisadores precisam para o estudo.
2000

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Contato de estudo

Contato de estudo

O nome e as informações de contato da pessoa que pode responder às perguntas de inscrição para um estudo clínico. Cada local onde o estudo está sendo realizado também pode ter um contato específico, que pode responder melhor a essas perguntas.

Locais de estudo

  • China
    • Zhejiang
      • Hanzhou, Zhejiang, China
        • Recrutamento
        • The Second Affiliated Hospital of Zhejiang University
        • Contato:
          • Jin Kai, MD
          • Número de telefone: 13646828461

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Critérios de elegibilidade

Os principais requisitos que as pessoas que desejam participar de um estudo clínico devem atender ou as características que devem ter. Os critérios de elegibilidade consistem em critérios de inclusão (que são necessários para que uma pessoa participe do estudo) e critérios de exclusão (que impedem uma pessoa de participar). Tipos de critérios de elegibilidade incluem se um estudo aceita voluntários saudáveis, tem requisitos de idade ou faixa etária ou é limitado por sexo.

Idades elegíveis para estudo

  • Filho
  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra de Probabilidade

População do estudo

os pacientes são submetidos a exame de retina no centro oftalmológico do Segundo Hospital Afiliado da Universidade de Zhejiang

Descrição

Critério de inclusão:

  • pacientes com doenças da retina

Critério de exclusão:

  • pacientes com outras doenças afetam o exame da retina

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte

Grupo / Coorte

Um grupo ou subgrupo de participantes em um estudo observacional que é avaliado quanto a resultados biomédicos ou de saúde.
pacientes
pacientes com doenças da retina

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medidas de resultados primários

No protocolo de um estudo clínico, a medida de resultado planejada que é a mais importante para avaliar o efeito de uma intervenção/tratamento. A maioria dos estudos clínicos tem uma medida de desfecho primário, mas alguns têm mais de uma.
Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
inteligência artificial
Prazo: 2016.01-2023.12
usando dados para desenvolver modelos de aprendizado profundo
2016.01-2023.12

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Patrocinador

A organização ou pessoa que inicia o estudo e que tem autoridade e controle sobre o estudo.
Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

Investigadores

Investigadores

Um pesquisador envolvido em um estudo clínico. Os termos relacionados incluem investigador principal do centro, subinvestigador do centro, coordenador do estudo, diretor do estudo e investigador principal do estudo.
  • Investigador principal: Jin Kai, MD, Zhejiang University
  • Investigador principal: Xu Yufeng, MD, Zhejiang University
  • Investigador principal: Lou Lixia, MD, Zhejiang University

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

Início do estudo

A data real em que o primeiro participante foi inscrito em um estudo clínico. A data de início do estudo "antecipada" é a data que os pesquisadores acham que será a data de início do estudo.
1 de janeiro de 2016

Conclusão Primária (Antecipado)

Conclusão Primária

A data em que o último participante de um estudo clínico foi examinado ou recebeu uma intervenção para coletar dados finais para a medida de resultado primário. Se o estudo clínico terminou de acordo com o protocolo ou foi encerrado, não afeta esta data. Para estudos clínicos com mais de uma medida de resultado primário com diferentes datas de conclusão, este termo refere-se à data em que a coleta de dados é concluída para todas as medidas de resultado primário. A data de conclusão primária "antecipada" é a data que os pesquisadores acham que será a data de conclusão primária do estudo.
1 de janeiro de 2023

Conclusão do estudo (Antecipado)

Conclusão do estudo

A data em que o último participante de um estudo clínico foi examinado ou recebeu uma intervenção/tratamento para coletar dados finais para as medidas de resultado primário, medidas de resultado secundário e eventos adversos (ou seja, a última visita do último participante). A data "prevista" de conclusão do estudo é a data que os pesquisadores acham que será a data de conclusão do estudo.
31 de dezembro de 2023

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

Enviado pela primeira vez

A data em que o patrocinador ou investigador do estudo enviou pela primeira vez um registro do estudo para ClinicalTrials.gov. Normalmente, há um atraso de alguns dias entre a primeira data de envio e a disponibilidade do registro em ClinicalTrials.gov (a primeira data publicada).
18 de janeiro de 2021

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

A data em que o patrocinador ou investigador do estudo envia pela primeira vez um registro do estudo que seja consistente com os critérios de revisão do controle de qualidade (QC) da National Library of Medicine (NLM). O patrocinador ou investigador pode precisar revisar e enviar um registro de estudo uma ou mais vezes antes que os critérios de revisão de QC do NLM sejam atendidos. É responsabilidade do patrocinador ou investigador garantir que o registro do estudo seja consistente com os critérios de revisão do NLM QC.
18 de janeiro de 2021

Primeira postagem (Real)

Primeira postagem

A data em que o registro do estudo foi disponibilizado pela primeira vez em ClinicalTrials.gov após a conclusão da revisão do controle de qualidade (QC) da National Library of Medicine (NLM). Normalmente, há um atraso de alguns dias entre a data em que o patrocinador ou investigador do estudo enviou o registro do estudo e a primeira data publicada.
22 de janeiro de 2021

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

Última Atualização Postada

A data mais recente em que as alterações em um registro de estudo foram disponibilizadas em ClinicalTrials.gov. Pode haver um atraso entre o momento em que as alterações foram enviadas ao ClinicalTrials.gov pelo patrocinador ou investigador do estudo (a última data de envio de atualização) e a data de publicação da última atualização.
22 de janeiro de 2021

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

A data mais recente em que o patrocinador ou investigador do estudo enviou alterações em um registro do estudo que são consistentes com os critérios de revisão do controle de qualidade (QC) da National Library of Medicine (NLM). É responsabilidade do patrocinador ou investigador garantir que o registro do estudo seja consistente com os critérios de revisão do NLM QC.
18 de janeiro de 2021

Última verificação

Última verificação

A data mais recente em que o patrocinador ou investigador do estudo confirmou as informações sobre um estudo clínico no ClinicalTrials.gov como precisas e atuais. Se um estudo com status de recrutamento de recrutamento; ainda não está recrutando; ou ativo, não recrutando não foi confirmado nos últimos 2 anos, o status de recrutamento do estudo é mostrado como desconhecido.
1 de janeiro de 2021

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

Outros números de identificação do estudo

Identificadores ou números de identificação diferentes do número NCT que são atribuídos a um estudo clínico pelo patrocinador, financiadores ou outros do estudo. Esses números podem incluir identificadores exclusivos de outros registros de ensaios e números de concessão do National Institutes of Health.
  • 研2019-428

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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