Искусственный интеллект для скрининга множественных заболеваний роговицы
31 октября 2024 г. обновлено: Tianjin Eye Hospital
Применение глубокого обучения для скрининга множественных заболеваний роговицы
В этом исследовании был разработан алгоритм глубокого обучения на основе изображений переднего сегмента и проспективно подтверждена его способность выявлять заболевания роговицы. Эффективность и точность этого алгоритма оценивались по чувствительности, специфичности, положительной прогностической ценности, отрицательной прогностической ценности и площади под кривой.
Обзор исследования
Статус
Рекрутинг
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Оцененный)
3000
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Контакты исследования
- Имя: Yan Huo, Master
- Номер телефона: 13102118953
- Электронная почта: hy13102118953@163.com
Места учебы
-
-
Tianjin
-
Tianjin, Tianjin, Китай
- Рекрутинг
- Tiajin Eye Hospital
-
-
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
Нет
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Исследуемая популяция получена из анонимной базы данных, содержащей результаты медицинского обследования населения в целом.
Описание
Критерии включения:
- Качество изображений, полученных с помощью щелевой лампы, должно быть клинически приемлемым.
- Более 90% площади изображения щелевой лампы, включая три основные области (склера, зрачок и хрусталик), легко читаются и различаются.
Критерий исключения:
1) Недостаточно информации для диагностики.
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 |
|---|---|
|
Заболевания роговицы, диагностируемые алгоритмом искусственного интеллекта
|
Алгоритм искусственного интеллекта был применен для диагностики заболеваний роговицы по изображениям, полученным с помощью щелевой лампы.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Площадь под кривой
Временное ограничение: 1 неделя
|
Мы использовали кривую рабочей характеристики приемника (ROC) и площадь под кривой, чтобы изучить способность этого алгоритма искусственного интеллекта распознавать и классифицировать заболевания роговицы.
|
1 неделя
|
|
Чувствительность и специфичность
Временное ограничение: 1 неделя
|
Мы использовали чувствительность и специфичность, чтобы изучить способность этого алгоритма искусственного интеллекта распознавать и классифицировать заболевания роговицы.
|
1 неделя
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Следователи
- Учебный стул: Yan Wang, Prof, Tianjin Eye 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)
6 декабря 2020 г.
Первичное завершение (Действительный)
6 декабря 2021 г.
Завершение исследования (Оцененный)
6 декабря 2024 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
8 января 2024 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
8 января 2024 г.
Первый опубликованный (Действительный)
18 января 2024 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Оцененный)
4 ноября 2024 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
31 октября 2024 г.
Последняя проверка
1 октября 2024 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- KY-2023083
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕ РЕШЕНО
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. .