视网膜母细胞瘤检测和监测中的深度学习。
2022年3月24日 更新者：Wenbin Wei、Beijing Tongren Hospital
用于视网膜母细胞瘤检测和监测的深度学习计算机辅助检测系统。
视网膜母细胞瘤是儿童时期最常见的眼癌。
保眼治疗需要常规监测视网膜母细胞瘤的消退和复发情况，以指导相应的治疗。
在当前的研究中，我们开发了一种深度学习算法，可以同时识别 Retcam 图像上的视网膜母细胞瘤肿瘤，并区分活动性和非活动性视网膜母细胞瘤肿瘤。
该算法将通过前瞻性收集的数据集进行验证。
研究概览
详细说明
视网膜母细胞瘤是儿童期最常见的眼癌，每 15 000 到 18 000 名活产婴儿中就有 1 人受到影响。
中国视网膜母细胞瘤患者数量居世界第二。
保眼疗法已在中国广泛应用约 15 年。
保眼治疗需要常规监测视网膜母细胞瘤的消退和复发情况，以指导相应的治疗。
然而，大部分合格的眼科医生都集中在几个医疗中心。
基于可识别视网膜母细胞瘤的Retcam检查的深度学习将降低当地医院的筛查准确性并减少监测工作量。
在当前的研究中，开发了一种深度学习算法，可以同时识别 Retcam 图像上的视网膜母细胞瘤肿瘤，并区分活动性和非活动性视网膜母细胞瘤肿瘤。
该算法将通过前瞻性收集的数据集进行验证。
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
200
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。
学习联系方式
- 姓名：Wenbin Wei, MD
- 电话号码：010-58269523
- 邮箱：weiwenbintr@163.com
研究联系人备份
- 姓名：Ruiheng Zhang, MD
- 邮箱：zhangruihengsy@outlook.com
学习地点
-
-
Beijing
-
Beijing、Beijing、中国、100730
- 招聘中
- Wen-Bin Wei
-
-
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
1秒 至 5年 (孩子)
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
视网膜母细胞瘤患者接受标准的医疗管理。
描述
纳入标准：
- 视网膜母细胞瘤患者接受标准的医疗管理。
排除标准：
- 由于模糊和散焦等原因，操作员识别出无法评估正确诊断的图像，并将它们排除在进一步分析之外。
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
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
视网膜母细胞瘤患者
在北京同仁医院接受规范医疗的视网膜母细胞瘤患者。
这些患者的匿名图像将由资深眼科医生进行前瞻性收集和标记。
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之前开发的深度学习算法将用于识别 Retcam 图像上的视网膜母细胞瘤肿瘤，并区分活动性和非活动性视网膜母细胞瘤肿瘤。
两位不同的高级眼科医生的决定将是黄金标准。
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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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深度学习算法的诊断准确率
大体时间：1周
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这种深度学习算法的诊断准确率是所有评估案例中真阳性和真阴性的比例
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1周
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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。
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)
2020年3月1日
初级完成 (预期的)
2022年5月1日
研究完成 (预期的)
2022年10月1日
研究注册日期
首次提交
2022年3月24日
首先提交符合 QC 标准的
2022年3月24日
首次发布 (实际的)
2022年4月1日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2022年4月1日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2022年3月24日
最后验证
2022年3月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.