Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Artificial Intelligence for Detecting Retinal Diseases

12 апреля 2021 г. обновлено: Beijing Tongren Hospital

Classification of Retinal Diseases by Artificial Intelligence

The objective of this study is to apply an artificial intelligence algorithm to diagnose multi retinal diseases from fundus photography. The effectiveness and accuracy of this algorithm was evaluated by sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and area under curve.

Обзор исследования

Подробное описание

The objective of this study is to apply an artificial intelligence algorithm to diagnose referral diabetes retinopathy, referral age-related macular degeneration, referral possible glaucoma, pathological myopia, retinal vein occlusion, macular hole, macular epiretinal membrane, hypertensive retinopathy, myelinated fibers, retinitis pigmentosa and other retinal lesions from fundus photography. The effectiveness and accuracy of this algorithm was evaluated by sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, area under curve, and F1 score.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Действительный)

1000000

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Китай, 100730
        • Wen-Bin Wei

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

От 18 лет до 80 лет (Взрослый, Пожилой взрослый)

Принимает здоровых добровольцев

Да

Полы, имеющие право на обучение

Все

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

The study population is derived from an anonymous database that contains health examination results of the general population.

Описание

Inclusion Criteria:

  • fundus photography around 45° field which covers optic disc and macula
  • complete identification information

Exclusion Criteria:

  • insufficient information for diagnosis.

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

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
Вмешательство/лечение
Retinal diseases diagnosed by artificial intelligence algorithm
An artificial intelligence algorithm was applied to diagnose referral diabetes retinopathy, referral age-related macular degeneration, referral possible glaucoma, pathological myopia, retinal vein occlusion, macular hole, macular epiretinal membrane, hypertensive retinopathy, myelinated fibers, retinitis pigmentosa and other retinal lesions from fundus photography.

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Area under curve
Временное ограничение: 1 week
We used the receiver operating characteristic (ROC) curve and area under curve to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
1 week
Sensitivity and specificity
Временное ограничение: 1 week
We used sensitivity and specificity to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
1 week
Positive predictive value, negative predictive value
Временное ограничение: 1 week
We used positive predictive value and negative predictive value to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
1 week
F1 score
Временное ограничение: 1 week
We used F1 score to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
1 week

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Systemic biomarkers and diseases
Временное ограничение: 1 week
Using medical records as the gold standard, we test the accuracy of this artificial intelligence algorism recognition and classification of systemic biomarkers and diseases: age, sex, blood pressure, blood hemoglobin, cardiovascular diseases, thyroid function and kidney function.
1 week

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Следователи

  • Учебный стул: Wenbin Wei, Beijing Tongren Hospital

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)

1 июня 2018 г.

Первичное завершение (Действительный)

30 июня 2020 г.

Завершение исследования (Действительный)

1 октября 2020 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

16 декабря 2020 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

16 декабря 2020 г.

Первый опубликованный (Действительный)

21 декабря 2020 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

15 апреля 2021 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

12 апреля 2021 г.

Последняя проверка

1 июня 2018 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Дополнительные соответствующие термины MeSH

Другие идентификационные номера исследования

  • AI in retinal diseases

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. .

Подписаться