预测圆锥角膜患者的明显散光。
预测圆锥角膜患者的明显散光:使用角膜形态的机器学习方法。
人眼的角膜具有多种功能。 允许光线进入眼睛,其形状将传入的光聚焦到视网膜上是透明的。 角膜负责这些重点的三分之二,而人类镜头则占其余三分之一。
角膜结构是一种疾病,在生命的第二到第三十年中,角膜变成不规则的形状。 这种不规则性减少了由于集中在视网膜上的图像的模糊而导致的视力。 传统眼镜只能进行部分改进,因为角膜形状变得不规则。
圆锥角膜患者的眼镜处方通常与在临床环境中从角膜获得的测量值显着不同。 该差异的大小和变异性的可预测性知之甚少。 结果,确定实现最佳视力校正的最佳眼镜处方通常涉及耗时的试验和错误方法。 提高的可预测性可以减少确定最佳眼镜处方所需的时间,从而提高生产率。 对于手术患者,更好的可预测性将使外科医生能够选择在治疗后提供较高视力结果的镜头。 在英格兰眼科部门的验光诊所中,研究人员编制了800多名玻璃处方和相应角膜扫描患者的数据库。 这是一个足够的数据集,可以使用角膜扫描参数作为预测变量来训练和评估机器学习模型(AI)的预测准确性(AI)。
研究概览
详细说明
角膜结构是全球视觉障碍的主要原因之一。 它的主要治疗选择包括角膜交联,骨内环节段,穿透性角膜生成形术和层状角膜成形术。
圆锥角膜是一种渐进状态,在儿童时期发作,导致角膜形状的不规则性增加。 角膜的作用是折射传入的光,以将其聚焦到视网膜上以产生锋利的图像。 角膜的不规则性降低了这一图像。 圆锥角膜在生命的第二十年和第三十年中发展,通常在第四个十年稳定。 它导致渐进的视力丧失。 早期检测到,可以通过胶原蛋白交联处理将进展停止或稳定。 一旦病情进展以损害视力质量,通常需要进行严格的隐形眼镜或手术程序才能进行更正。 由于角膜在圆锥角膜中的不规则形状,眼镜和软接触镜经常不足。
不涉及角膜移植的圆锥角膜的手术方法包括可植入的胶体透镜(ICL)或曲折的眼内透镜(Tiol)。 关于使用这些方法的使用,几乎没有公开的证据,关于纠正的散光程度或散光轴的适当轴是选择的,没有共识。
除了较低的畸变(例如通过眼镜校正的畸变,包括短视野,远视和散光),还存在高阶畸变,无法用眼镜校正。 由于角膜不规则的散光和高阶畸变,在圆锥角膜患者中,准确的折射通常是挑战性的。 圆锥角膜的眼睛表现出比正常眼,尤其是垂直昏迷的高阶畸变的五至六倍。 明显的折射缸(眼镜处方中的散光成分)包括规则和不规则散光。 另外,处方中的散光轴通常与衍生自三维角膜成像的额定轴明显不同。 在管理适合患者的散光时,例如那些接受植入式胶体透镜(ICL)或感谢您的人头镜(Tiol)的患者,至关重要的是更好地了解有助于表现出折射的形状因子。 改善的理解可以帮助更有效地中和术后折射,并实现更大的可预测性。 对于非手术患者,确定最佳眼镜处方以实现最佳视力校正通常涉及耗时的试验和错误过程。 提高可预测性可以减少确定最佳处方所需的时间,从而提高生产力和患者护理。
这项研究的目的是使用已从800多名患者收集的数据比较地形元素(角膜形状的三维模型),例如前弯曲和后曲线和高阶畸变,以进行主观敏捷(眼镜处方中的散光)圆锥角性眼睛。 圆锥角膜严重程度对这些方法之间差异的影响也将得到评估。
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习地点
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Devon
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Exeter、Devon、英国、EX2 5DW
- West of England Eye Unit
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参与标准
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
取样方法
研究人群
描述
纳入标准:
- 所有患有圆锥角膜诊断的患者在英格兰眼科的西部进行了地形,并同时表现出折射。
排除标准:
- 质量较差的地形扫描。
- 眼科手术史。
- 年龄<16岁。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
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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机器学习模型对患者明显散光的预测的根平方误差(RMSE)。
大体时间:基线
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主要结果度量将源自机器学习回归分析,人口统计学和角膜素质测量值用作预测变量(x),而明显的散光为结果变量(y)。 对于每个患者,研究期间记录的最早的五角烷扫描将在同一天使用明显的散光测量。 |
基线
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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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在表现最佳的机器学习模型中,每个预测变量的shapley值。
大体时间:基线
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Shapley值提供了对模型预测中每个变量的重要性的见解。 这种方法有助于确定角膜角膜形形因子与圆锥角膜患者的散光之间的关系。 这些值将在机器学习分析期间找到。 对于每个患者,研究期间记录的最早的五角烷扫描将在同一天使用明显的散光测量。 |
基线
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合作者和调查者
出版物和有用的链接
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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