Разработка оптимального алгоритма ведения пациентов с отслойкой пигментного эпителия сетчатки при неоваскулярной возрастной макулодистрофии с использованием искусственного интеллекта
11 апреля 2023 г. обновлено: Viktoria Myasnikova, The S.N. Fyodorov Eye Microsurgery State Institution
Разработка алгоритма прогнозирования анатомо-функциональных результатов терапии ингибиторами ангиогенеза у больных с отслойкой пигментного эпителия сетчатки при неоваскулярной возрастной макулодистрофии на основе первичной оптической когерентной томографии макулярной зоны и клинических данных.
Целью исследования является разработка алгоритма прогнозирования анатомо-функциональных результатов терапии ингибиторами ангиогенеза у больных с отслойками пигментного эпителия сетчатки при неоваскулярной возрастной макулодистрофии на основе данных первичной оптической когерентной томографии макулярной зоны и клинических данных.
Обзор исследования
Статус
Завершенный
Вмешательство/лечение
Подробное описание
По результатам терапии больные были разделены на 3 группы: сращение отслойки, несращение отслойки, разрыв отслойки.
Для этих групп выбирают ОКТ-изображения макулярной зоны с максимальной отслойкой до терапии.
Эти изображения вместе с другими клиническими параметрами вводятся в алгоритм.
Результатом является один из 3 исходов лечения, перечисленных выше.
К методам, которые будут использоваться для разработки алгоритма, относятся методы обработки и преобразования данных, глубокое машинное обучение, метрики расчета точности алгоритмов.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Действительный)
300
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
-
Krasnodar, Российская Федерация, 350012
- The S.N. Fyodorov Eye Microsurgery State Institution
-
-
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
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Да
Метод выборки
Вероятностная выборка
Исследуемая популяция
Пациенты с отслойками пигментного эпителия сетчатки с возрастной неоваскулярной дегенерацией желтого пятна
Описание
Критерии включения:
- Линейная B — сканирование макулярной области с самой длинной отслойкой
- Другие патологии
Критерий исключения:
- Образы без отстраненности
- Изображения, по которым можно диагностировать необходимость терапии только при наличии дополнительных факторов, не учитываемых при исследовании.
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 |
|---|---|
|
адгезия
группа, в которой наблюдалось слипание нейроэпителиальной отслойки после терапии антиваскулярным эндотелиальным фактором роста
|
0,05 мл анти-VEGF, интравитреально, ежемесячно
Другие имена:
|
|
нет адгезии
группа, в которой не было присоединения нейроэпителиальной отслойки после терапии антиваскулярным эндотелиальным фактором роста
|
0,05 мл анти-VEGF, интравитреально, ежемесячно
Другие имена:
|
|
разрыв
группа, в которой наблюдался разрыв нейроэпителиальной отслойки после терапии антиваскулярным эндотелиальным фактором роста
|
0,05 мл анти-VEGF, интравитреально, ежемесячно
Другие имена:
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Алгоритм прогнозирования
Временное ограничение: 1.09.2022
|
Нейросетевой классификатор
|
1.09.2022
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Следователи
- Директор по исследованиям: Viktoria Myasnikova, D.Med.Sc., Deputy Director for Research
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Общие публикации
- Rohm M, Tresp V, Muller M, Kern C, Manakov I, Weiss M, Sim DA, Priglinger S, Keane PA, Kortuem K. Predicting Visual Acuity by Using Machine Learning in Patients Treated for Neovascular Age-Related Macular Degeneration. Ophthalmology. 2018 Jul;125(7):1028-1036. doi: 10.1016/j.ophtha.2017.12.034. Epub 2018 Feb 14.
- Prahs P, Radeck V, Mayer C, Cvetkov Y, Cvetkova N, Helbig H, Marker D. OCT-based deep learning algorithm for the evaluation of treatment indication with anti-vascular endothelial growth factor medications. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol. 2018 Jan;256(1):91-98. doi: 10.1007/s00417-017-3839-y. Epub 2017 Nov 10.
- Schmidt-Erfurth U, Bogunovic H, Sadeghipour A, Schlegl T, Langs G, Gerendas BS, Osborne A, Waldstein SM. Machine Learning to Analyze the Prognostic Value of Current Imaging Biomarkers in Neovascular Age-Related Macular Degeneration. Ophthalmol Retina. 2018 Jan;2(1):24-30. doi: 10.1016/j.oret.2017.03.015. Epub 2017 May 31.
- Bogunovic H, Montuoro A, Baratsits M, Karantonis MG, Waldstein SM, Schlanitz F, Schmidt-Erfurth U. Machine Learning of the Progression of Intermediate Age-Related Macular Degeneration Based on OCT Imaging. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2017 May 1;58(6):BIO141-BIO150. doi: 10.1167/iovs.17-21789.
- Schmidt-Erfurth U, Waldstein SM, Klimscha S, Sadeghipour A, Hu X, Gerendas BS, Osborne A, Bogunovic H. Prediction of Individual Disease Conversion in Early AMD Using Artificial Intelligence. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2018 Jul 2;59(8):3199-3208. doi: 10.1167/iovs.18-24106.
- Kozina, E. V., S. N. Sakhnov, V. V. Myasnikova, E. V. Bykova, and L. E. Aksenova. 2021. 'Modern Trends in Diagnostics and Prediction of Results of Anti-Vascular Endothelial Growth Factor Therapy of Pigment Epithelial Detachment in Neovascular Agerelated Macular Degeneration Using Deep Machine Learning Method (Literature Review)'. Acta Biomedica Scientifica 6 (6-1): 190-203. https://doi.org/10.29413/ABS.2021-6.6-1.22.
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 ноября 2021 г.
Первичное завершение (Действительный)
1 сентября 2022 г.
Завершение исследования (Действительный)
1 сентября 2022 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
5 января 2022 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
12 января 2022 г.
Первый опубликованный (Действительный)
26 января 2022 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
13 апреля 2023 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
11 апреля 2023 г.
Последняя проверка
1 апреля 2023 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 1
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. .