基于深度学习的近视和近视性黄斑病变检测和预测系统的开发和验证
2023年4月18日 更新者：Shanghai Eye Disease Prevention and Treatment Center
近视已成为全球性的公共卫生问题。
近视影响儿童和青少年的心理健康，并造成经济负担。
因此，及早发现和预测近视发展和进展的高风险儿童对于精准有效的干预至关重要。
在这项研究中，我们开发了一个基于眼底图像的深度学习系统 DeepMyopia，其目标如下：1）预测近视的发生和发展； 2）检测近视性黄斑变性进行AI辅助诊断； 3）预测近视性黄斑变性的发展； 4）评估其成本效益。
研究概览
详细说明
近视已成为全球性的公共卫生问题。 近视影响儿童和青少年的心理健康，并造成经济负担。 此外，随着近视的发展，它会增加近视性黄斑变性等眼部并发症的风险，导致不可逆转的视力损害甚至失明。 据世界卫生组织统计，全球有超过 10 亿人因近视、远视和其他因发现不及时而导致的视力障碍。 因此，及早发现和预测近视发展和进展的高风险儿童对于精准有效的干预至关重要。
在这项研究中，我们开发了一个基于眼底图像的深度学习系统 DeepMyopia，其目标如下：1）预测近视的发生和发展； 2）检测近视性黄斑变性进行AI辅助诊断； 3）预测近视性黄斑变性的发展； 4）评估其成本效益。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
30526
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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Shanghai
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Shanghai、Shanghai、中国、200041
- Shanghai Eye Disease Prevention and Treatment Center
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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
接受健康志愿者
不
取样方法
概率样本
研究人群
SCALE 是一项以学校为基础的前瞻性研究，包括上海所有 4 至 14 岁的儿童。
SCALE-HM 是一项基于人群的、前瞻性的、不让检查者参与的研究，包括 4 至 18 岁的高度近视儿童和青少年。
STORM 试验是一项以学校为基础、前瞻性、检查者不知情的整群随机试验，包括 6 至 9 岁的儿童。
SMS 研究是一项来自上海的校本横断面调查，调查对象包括幼儿园和小学一年级和二年级的学生。
北京儿童眼科研究包括来到北京友谊医院门诊就诊的儿童。
JFFT 研究包含来自上海、云南、内蒙古、新疆和广州的横截面数据。
香港儿童眼科研究是一项针对 6-8 岁儿童眼部状况的人群队列研究。
描述
纳入标准：
- 上海儿童青少年大规模眼科研究（SCALE）眼底图像受试者；
- Shanghai Time Outside to Reduce Myopia [STORM]试验中眼底图像的受试者；
- 高度近视配准研究 [SCALE-HM] 中具有眼底图像的受试者
- 上海近视筛查（SMS）研究中具有眼底图像的受试者；
- 北京儿童眼科研究中有眼底图像的受试者
- 昆明医科大学附属第一医院眼底图像受试者；
- 新疆医科大学附属第一医院眼科眼底影像科受试者；
- 内蒙古医科大学附属医院眼科眼底图像受试者；
- 中山大学中山眼科中心眼底影像受试者；
- 香港儿童眼科研究中有眼底图像的受试者；
排除标准：
- 眼底图像质量差的参与者
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
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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训练数据集
训练数据集由来自学校的前瞻性队列数据（上海户外减少近视 [STORM] 试验）和另一项基于人群的前瞻性研究高度近视登记研究 (SCALE-HM) 的数据组成，每年跟进。
两项研究的参与者被分为训练集（70%）、调整集（10%）和内部测试集（20%），在参与者层面上彼此不重复。
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该深度学习系统能够分析眼底图像以进行近视分期、近视性黄斑病变检测、散瞳屈光估计和预测，以及近视和近视性黄斑病变发病的风险分层。
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内部验证数据集
内部验证数据集由来自学校的前瞻性队列（上海户外减少近视 [STORM] 试验）的数据和另一项基于人群的前瞻性研究高度近视登记研究 (SCALE-HM) 的数据组成, 并进行年度随访。
两项研究的参与者被分为训练集（70%）、调整集（10%）和内部测试集（20%），在参与者层面上彼此不重复。
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该深度学习系统能够分析眼底图像以进行近视分期、近视性黄斑病变检测、散瞳屈光估计和预测，以及近视和近视性黄斑病变发病的风险分层。
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外部验证数据集
为了测试深度学习系统的外推能力，两个独立的数据集，联合五点眼底测试 (JFFT) 和香港儿童眼科研究 (HKCES)，被用作外部测试集。
JFFT 研究是一个多站点数据集，包含来自上海、云南、内蒙古、新疆和广州的横截面数据。
HKCES，一项针对 6-8 岁儿童眼部状况的人群队列研究。
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该深度学习系统能够分析眼底图像以进行近视分期、近视性黄斑病变检测、散瞳屈光估计和预测，以及近视和近视性黄斑病变发病的风险分层。
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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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近视分期检测可能性评分
大体时间：输入数据后立即
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近视分期任务的输出
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输入数据后立即
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近视性黄斑病变检测可能性评分
大体时间：输入数据后立即
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近视性黄斑病变检测任务的输出
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输入数据后立即
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预测球面当量
大体时间：输入数据后立即
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评估球面等效任务的输出
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输入数据后立即
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预测未来年度球面当量
大体时间：输入数据后立即
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预测未来球面等效任务的输出
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输入数据后立即
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近视和近视性黄斑病变进展的风险评分
大体时间：输入数据后立即
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近视进展和近视性黄斑病变预测任务的输出
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输入数据后立即
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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。
合作者
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)
2022年4月1日
初级完成 (实际的)
2023年4月1日
研究完成 (实际的)
2023年4月1日
研究注册日期
首次提交
2023年4月18日
首先提交符合 QC 标准的
2023年4月18日
首次发布 (实际的)
2023年4月28日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年4月28日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年4月18日
最后验证
2023年4月1日
更多信息
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