ChiCTR2400081033已完成回顾性研究
利用深度学习基于多模态数据识别眼眶病：一项多中心、回顾性临床研究
自筹10 个研究点 分布在 2 个国家开始时间: 2023年1月1日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 回顾性研究
- 状态
- 已完成
- 发起方
- 试验地点
- 10
- 主要终点
- 眼眶病诊断
研究概览
简要总结
通过回顾患者的 2D 面部图像、3D 人脸数据、CT、MRI、眼部临床体征和人口学信息等多模态数据资料，建立识别眼眶病的卷积神经网络模型，为临床实践提供一种简便、高效的眼眶病识别方式。在多个独立外部数据集中对深度学习系统进行外部验证。进一步通过遥感技术分析不同地区的环境因素，包括空气质量、生态环境质量、夜间灯光等因素，并分析其与眼眶病发病情况之间的关联性。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 连续入组
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 80（—）
- 性别
- All
入选标准
- •（一）眼眶病患者人群：1、中国人，18 岁及以上，男女不限；2、符合眼眶病的诊断标准；3、拥有清晰人脸数据：要求眶面部无明显疤痕和胎记、面部无被其他物体遮挡、无化妆、无戴口罩、有完整的额面角。
- •（二）正常人：拥有清晰人脸数据：要求眶面部无明显疤痕和胎记、面部无被其他物体遮挡、无化妆、无戴口罩、有完整的额面角。
排除标准
- •（一）眼眶病患者人群：无。
- •（二）正常人：眼表、眼睑、眼眶存在异常体征（如眼球突出、眼球内陷、眼睑退缩、上睑下垂、眼睑内翻、眼睑外翻、内外眦位置异常、眶区对称度高度差异等）。
研究组 & 干预措施
眼眶病组
正常人组
结局指标
主要结局
眼眶病诊断
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (10)
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