Исследование автоматизированного скрининга макулопатии на основе методов искусственного интеллекта с использованием изображений ОКТ
22 марта 2018 г. обновлено: The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
Исследование автоматизированного скрининга макулопатии с помощью оптической когерентной томографии на основе методов глубокого обучения
Исследователи рассчитывают разработать алгоритм, который может интерпретировать изображения ОКТ и автоматически определять, является ли макула нормальной или нет, с помощью методов глубокого обучения на основе изображений ОКТ.
И исследователи хотят разработать программные приложения, которые помогут лучше выявлять и диагностировать макулярные заболевания в областях с ограниченными ресурсами.
Обзор исследования
Статус
Неизвестный
Условия
Подробное описание
Исследователи будут применять сверточные нейронные сети с глубоким обучением с помощью ImageNet для автоматического обнаружения множественных заболеваний сетчатки с помощью горизонтальных B-сканов ОКТ с высококачественной маркированной базой данных.
Наборы данных, включая набор данных для обучения, набор данных для тестирования и наборы данных для проверки, будут созданы офтальмологами Первой дочерней больницы Нанкинского медицинского университета в соответствии со стандартизированными рекомендациями по аннотации.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Ожидаемый)
20000
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
Jiangsu
-
Nanjing, Jiangsu, Китай, 210029
- The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Ребенок
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Н/Д
Полы, имеющие право на обучение
Все
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
без возрастных ограничений, без гендерной принадлежности
Описание
Критерии включения:
- Все пациенты, посещавшие отделение офтальмологии Первой аффилированной больницы Нанкинского медицинского университета в течение 5 лет и получившие известные четкие диагнозы с помощью цифровых изображений сетчатки (включая ОКТ, цифровые фотографии глазного дна и флуоресцентную ангиографию глазного дна, по крайней мере, с изображениями ОКТ) в рамках их рутинная клиническая помощь, будут иметь право на включение в это исследование.
Критерий исключения:
- Распечатанные исследования (т. е. фотографии бумажных отчетов об ОКТ, выполненных в других больницах) не допускаются.
- Данные пациентов, которые ранее вручную запрашивали, чтобы их данные не были переданы, даже в исследовательских целях в анонимной форме, и сообщили об этом желании в отделение офтальмологии Первой аффилированной больницы Нанкинского медицинского университета (даже в ранее проведенных исследованиях или других текущие исследования в этой больнице), будут исключены, и их данные не будут загружены на облачную платформу до начала исследования.
- Данные из глаз, подвергшихся тампонированию силиконовым маслом или газом (например, C3F8), будут неприемлемыми.
- Данные с изображением плохого качества, такие как неполные изображения, перевернутые изображения, размытые изображения или изображения с трещинами, а также изображения с очень слабым сигналом (например, кровоизлияние в стекловидное тело), будут неприемлемыми.
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Наблюдательные модели: Другой
- Временные перспективы: Поперечный разрез
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
|---|
|
Нормальный
нормальная макулярная структура горизонтальных В-сканов ОКТ
|
|
Аномальный
аномальная макулярная структура горизонтальных В-сканов ОКТ, включая множество подкатегорий патологических признаков, таких как эпиретинальная мембрана, отслойка пигментного эпителия и т. д.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Кривая рабочей характеристики приемника (ROC) алгоритма
Временное ограничение: примерно 1 год
|
Ее также называют кривой чувствительности.
Кривая ROC показывает, насколько чувствительна модель алгоритма для автоматического определения желаемого результата.
|
примерно 1 год
|
|
Площадь под кривой ROC (AUC)
Временное ограничение: примерно 1 год
|
Он показывает рабочее значение модели алгоритма, которое может представлять эффект модели.
|
примерно 1 год
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Следователи
- Главный следователь: Songtao Yuan, doctor, The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
30 июня 2017 г.
Первичное завершение (Ожидаемый)
1 июня 2018 г.
Завершение исследования (Ожидаемый)
31 декабря 2020 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
26 февраля 2018 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
22 марта 2018 г.
Первый опубликованный (Действительный)
26 марта 2018 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
26 марта 2018 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
22 марта 2018 г.
Последняя проверка
1 февраля 2018 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- JSPH-AIOCT-001
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Нет
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .