ChiCTR2500095826尚未招募不适用
基于深度学习的超声生物显微镜图像眼部参数自动测量模型的构建、评估及应用
自选课题（自筹）1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2024年9月30日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 前房深度
研究概览
简要总结
构建通过 UBM 图像自动测量眼部参数的模型
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 横断面
- 盲法
- 无
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 50（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1.角膜前表面和后表面清晰可见，（2）虹膜色素上皮层和晶状体前表面反射线清晰可见，（3）晶状体前表面和虹膜后表面相切，（4）每张图像中包含双侧 ACA。
排除标准
- •1.由运动伪影、眼前段不完整或相关结构异常引起的 UBM 图像；
研究组 & 干预措施
观察组
结局指标
主要结局
前房深度
时间窗: ICL 植入术前、术后
水平位睫状沟到睫状沟距离
时间窗: ICL 植入术前
次要结局
- 瞳孔大小(ICL 植入术前、术后)
- 水平位前房角到前房角距离(ICL 植入术前)
研究者
研究点 (1)
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