通过深度学习分析开发圆锥角膜检测算法及其在 Eyestar 图像上的验证 (DKDA)
2021年9月29日 更新者：University Hospital Inselspital, Berne
为 Eyestar 900 开发成像分析算法以识别圆锥角膜并改进人工晶状体计算的生物计量学的单中心临床研究
研究概览
地位
主动，不招人
详细说明
圆锥角膜是一种进行性角膜扩张性疾病，其特征是变薄、突出和不规则。 角膜成像在圆锥角膜检测和进展分析中至关重要。 在白内障手术之前，无论是计划手术干预还是计算人工晶状体，早期检测圆锥角膜都很重要并且具有治疗效果，因为标准的晶状体计算技术可能会导致圆锥角膜患者的错误结果。
Eyestar 900 是一种扫描源 OCT 生物测量仪，有可能用于早期圆锥角膜识别和进展分析。
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
4800
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Bern、瑞士、3010
- Universitatsklinik fur Augenheilkunde, Inselspital
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
回顾性部分：4500例患者的匿名图片资料 前瞻性部分：150例圆锥角膜患者和150例健康受试者
描述
纳入标准：
- 圆锥角膜各期患者
- 角膜健康的患者
排除标准：
- 有水肿的圆锥角膜患者，水肿后的状态
- 角膜退化性疾病患者
- 角膜手术后的患者
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：队列
- 时间观点：预期
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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角膜圆锥角膜患者
圆锥角膜诊断患者的角膜断层扫描
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非侵入性角膜断层扫描开发圆锥角膜成像分析算法
非侵入性角膜断层扫描开发圆锥角膜成像分析算法
用于术前人工晶状体计算的非侵入性生物测量
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角膜健康的参与者
健康参与者的角膜断层扫描
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非侵入性角膜断层扫描开发圆锥角膜成像分析算法
非侵入性角膜断层扫描开发圆锥角膜成像分析算法
用于术前人工晶状体计算的非侵入性生物测量
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追溯部分
现有 4500 名患者的完全匿名图片数据
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对 4500 个现有的、完全匿名的图片数据进行回顾性分析
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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圆锥角膜鉴定
大体时间：2.5年
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Eyestar 设备的圆锥角膜识别算法与 Pentacam 图像中的金标准（Belin-Ambrosio 增强型 Extasia 偏差指数）BAD_D 相比的分类精度。
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2.5年
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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临床实践可行性
大体时间：2.5年
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评估圆锥角膜和健康眼睛角膜测量的可行性（无错误和/或图像采集问题的有效测量百分比）。
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2.5年
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Früh Beatrice, Prof.Dr. med.、Universitätsklinik für Augenheilkunde, Inselspital Bern
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2021年5月11日
初级完成 (预期的)
2023年6月1日
研究完成 (预期的)
2023年12月1日
研究注册日期
首次提交
2021年2月14日
首先提交符合 QC 标准的
2021年2月18日
首次发布 (实际的)
2021年2月21日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2021年9月30日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2021年9月29日
最后验证
2021年6月1日
更多信息
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