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出境医 / 临床实验 / 源自角膜断层扫描参数的算法的效率,以区分高度敏感的角膜和健康

源自角膜断层扫描参数的算法的效率,以区分高度敏感的角膜和健康

研究描述
简要摘要:
这项研究的目的是通过使用支持向量机(SVM)与具有KC的病例变量,KC,高度易感性角膜(HSCE)(HSCE)和健康角膜的层析成像变量来识别和构建算法,并进行比较。算法到BAD-D(Belin_ambrosio显示)和PRFI(Pentacam随机森林指数)。这项研究包括148眼KC,351只具有健康角膜的眼睛和HSCE的88只眼睛。

病情或疾病 干预/治疗
圆锥角膜,人工智能,支持向量机诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。

展示显示详细说明
学习规划
研究信息的布局表
研究类型观察
实际注册 588名参与者
观察模型:病例对照
时间观点:回顾
官方标题:源自角膜断层扫描参数的算法的效率,以区分高度敏感的角膜和健康
实际学习开始日期 2012年1月1日
实际的初级完成日期 2018年1月1日
实际 学习完成日期 2018年1月1日
武器和干预措施
组/队列 干预/治疗
对照组 - 正常眼(CG)
•对照组 - 正常眼(CG):351例没有KC的351例患者,患者接受了LASIK或光疗法角膜切除术(PRK),在随访至少18个月后稳定,在18个月的后升高中没有任何变化与术前检查有关的Pentacam(2012- 2018年进行的手术)。我们的客观地形标准是:Kisa%指数小于60%的眼睛,Kmax为47.2 d或更少,并且差异小于1.45D。 )为了区分正常与圆锥角膜可疑眼,我们将正常眼的分类改编成Ambrósio等人的最新出版物。通过添加基于经验丰富的屈光外科医生(GCAJ)评估的“整体主观正常地形和断层扫描检查”的标准。仅选择一只眼睛进行进一步的统计分析。
诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
数学算法:为了构建从SVM提取的方程式,使用了58个变量,其中一些是从电子表格中提取的。.在构造这58个功能向量(FV)之后,创建了一个svm衍生的索引,称为该索引,称为该索引,称为该索引。角膜断层扫描多元指数来自支撑矢量机(CTMVI)。考虑到每个患者代表具有58维的笛卡尔平面上的一个点(每个代表58 FV之一的坐标),SVM的作用是找到最好将CG,KCG和VAE-NT G受试者分开的超平面。用线性方程描述超平面代数。在这种情况下,有59个系数,其中58个与FV有关,一个代表偏置的独立系数(这是给定超平面的可能平行位错)。

正常地形的非常分解的植物
•与正常地形组(VAE-NT g)相比,非常适量的植物:88例非常不对称的直发性患者,一只眼睛正常地形(VAE-NT)和同胞中的坦率ectasia(vae-e)。纳入标准遵循以前的研究(28、32、33)在这一组中的眼睛,其地形结果不足以满足角膜结构的诊断标准,然后在狭缝生物显微镜检查,角膜镜测定法上具有正常表现的角膜。如果满足以下标准:KISA%指数少于60%,则包括圆锥角性患者的眼睛(同伴)的眼睛(同伴)的差异小于1.45 d,而Kmax的差异为47.2 d(即,与正常眼睛相同的地形标准,除了正常眼睛外,患者的两只眼睛都符合标准)。可以将这些患者视为高度易受eCtasia的角膜。
诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
数学算法:为了构建从SVM提取的方程式,使用了58个变量,其中一些是从电子表格中提取的。.在构造这58个功能向量(FV)之后,创建了一个svm衍生的索引,称为该索引,称为该索引,称为该索引。角膜断层扫描多元指数来自支撑矢量机(CTMVI)。考虑到每个患者代表具有58维的笛卡尔平面上的一个点(每个代表58 FV之一的坐标),SVM的作用是找到最好将CG,KCG和VAE-NT G受试者分开的超平面。用线性方程描述超平面代数。在这种情况下,有59个系数,其中58个与FV有关,一个代表偏置的独立系数(这是给定超平面的可能平行位错)。

圆锥角膜组(KCG)
圆锥角膜组(KCG):具有双侧临床KC的148例患者(每只眼睛)。 KCG包括从148例圆锥角膜患者中随机选择的一只眼睛;每位患者随机包括一只眼睛,以避免选择与同一患者两只眼睛使用的选择偏差。纳入标准与VAE-E相同,只是患者的两只眼睛都符合ect症标准。
诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
数学算法:为了构建从SVM提取的方程式,使用了58个变量,其中一些是从电子表格中提取的。.在构造这58个功能向量(FV)之后,创建了一个svm衍生的索引,称为该索引,称为该索引,称为该索引。角膜断层扫描多元指数来自支撑矢量机(CTMVI)。考虑到每个患者代表具有58维的笛卡尔平面上的一个点(每个代表58 FV之一的坐标),SVM的作用是找到最好将CG,KCG和VAE-NT G受试者分开的超平面。用线性方程描述超平面代数。在这种情况下,有59个系数,其中58个与FV有关,一个代表偏置的独立系数(这是给定超平面的可能平行位错)。

结果措施
主要结果指标
  1. CTMVI旨在在屈光手术之前筛查患者[时间范围:2012年1月至2018年1月]
    CTMVI的ROC曲线与不良D和PRFI进行比较


资格标准
有资格信息的布局表
有资格学习的年龄:儿童,成人,老年人
有资格学习的男女:全部
接受健康的志愿者:
采样方法:非概率样本
研究人群
人口在一个城市的眼科中心服务,该城市的面积为100万居民估计人口。寻求服务进行折射手术或评估和治疗圆锥角膜的患者。
标准

纳入标准:

如果基于先前描述的标准在一只眼中确认诊断出对骨的诊断,则认为患者非常不对称(VAE-NT),并且同伴的眼睛具有正常的前表面曲率(拓扑)图。考虑正常地形的客观标准用于定义VAE-NT的病例,包括源自Pentacam的客观前表面曲率指标。严格考虑正常的地形基于最大曲率kmax的客观标准(27,28)(最陡峭的前角膜变法)<47.2二极管,在6 mm(3毫米Radii)<1.45 <1.45 ,圆锥角膜百分比指数(KISA%)得分<60和(29)。用于区分正常角膜和vae-nt的截止点是最大的后升高(<29 µm)。使用相同的仪器和相同的设置在先前的研究中已经确定了此截止点。后高程图显示了5毫米的颜色编码刻度,并使用中央5 mm的光标手动测量最大后升高。

排除标准:

采用了以下排除标准:眼部创伤史;长期使用眼药,青光眼;干眼综合症;角膜疤痕;神经营养性角膜病;严重的Meibomian腺功能障碍;由于身体或精神疾病以及与语言有关的困难,脆弱的状态;怀孕或母乳喂养。

联系人和位置

没有提供联系人或位置

追踪信息
首先提交日期2020年3月15日
第一个发布日期2020年3月18日
上次更新发布日期2020年3月18日
实际学习开始日期2012年1月1日
实际的初级完成日期2018年1月1日(主要结果指标的最终数据收集日期)
当前的主要结果指标
(提交:2020年3月15日)
CTMVI旨在在屈光手术之前筛查患者[时间范围:2012年1月至2018年1月]
CTMVI的ROC曲线与不良D和PRFI进行比较
原始主要结果指标与电流相同
改变历史没有发布更改
当前的次要结果指标不提供
原始的次要结果指标不提供
当前其他预先指定的结果指标不提供
原始其他预先指定的结果指标不提供
描述性信息
简短标题源自角膜断层扫描参数的算法的效率,以区分高度敏感的角膜和健康
官方头衔源自角膜断层扫描参数的算法的效率,以区分高度敏感的角膜和健康
简要摘要这项研究的目的是通过使用支持向量机(SVM)与具有KC的病例变量,KC,高度易感性角膜(HSCE)(HSCE)和健康角膜的层析成像变量来识别和构建算法,并进行比较。算法到BAD-D(Belin_ambrosio显示)和PRFI(Pentacam随机森林指数)。这项研究包括148眼KC,351只具有健康角膜的眼睛和HSCE的88只眼睛。
详细说明

如果基于先前描述的标准在一只眼中确认诊断出对骨的诊断,则认为患者非常不对称(VAE-NT),并且同伴的眼睛具有正常的前表面曲率(拓扑)图。考虑正常地形的客观标准用于定义VAE-NT的病例,包括源自Pentacam的客观前表面曲率指标。严格考虑正常的地形基于最大曲率Kmax的客观标准(最陡峭的前角膜变法)<47.2 Diopters,diopters,一个偏心下降(IS值)在6 mm(3mm radii)<1.45 <1.45和keratoconus feasex Index Index Index Index Index Index Index Index Index Index Index Index Indermory值(IS值)不对称值(kisa%)得分<60。用于区分正常角膜和vae-nt的截止点是最大的后升高(<29 minter。相同的设置(30)。在5毫米的颜色编码刻度上显示后高程图,并使用中央5 mm的光标手动测量最大后升高。

这项研究包括148眼KC,351只具有健康角膜的眼睛,以及怀疑KC的88只眼睛。患者分为三组:

  • 对照组 - 正常眼(CG):351只没有KC的351例患者,患有LASIK或光疗法角膜切除术(PRK),在随访至少18个月后稳定,而在18个月的Pentacacam的后升高中没有任何变化关于术前检查(2012- 2018年进行的手术)。正常情况的纳入标准是两只眼睛的一般眼睛检查,包括正常的缝隙灯生物显微镜检查,校正的距离视力为20/20或更高,总体主观正常地形和层析成像检查。我们的目标地形标准为:均具有小于60%的KISA%指数的眼睛,kmax为47.2 d或更少,并且差异小于1.45D。将正常与圆锥角膜可疑眼睛区分开来,我们通过添加基于经验丰富的饮食外科医生的评估(评估)的标准,将正常眼的分类适应了正常眼睛的分类(31)的最新出版物。 GCAJ)。仅选择一只眼睛进行进一步的统计分析。 CG包括从323例正常角膜患者中随机选择的一只眼睛;每位患者随机包含一只眼睛,以避免选择与同一患者两只眼睛的使用有关
  • 与正常地形组(VAE-NT G)的非常分解的异端:88例非常不对称的直发性患者,一只眼睛正常地形(VAE-NT)和同胞中的弗兰克ectasia(vae-e)。纳入标准遵循以前的研究(28、32、33)在这一组中的眼睛,其地形结果不足以满足角膜结构的诊断标准,然后在狭缝生物显微镜检查,角膜镜测定法上具有正常表现的角膜。如果满足以下标准:KISA%指数少于60%,则包括圆锥角性患者的眼睛(同伴)的眼睛(同伴)的差异小于1.45 d,而Kmax的差异为47.2 d(即,与正常眼睛相同的地形标准,除了正常眼睛外,患者的两只眼睛都符合标准)。可以将这些患者视为高度易受eCtasia的角膜。
  • 具有ectasia(vae-e)的非常不对称的眼睛:vae-nt的同伴表现出大于100%的KISA%指数,至少显示了以下生物显微镜迹象之一:Vogt Striae,Fleischer环或局灶性基质稀疏。 Oculus将自己的分期系统实施到Pentacam软件中,该系统应该模仿Amsler/Krumeich Systems:地形圆锥角膜分类(TKC)(34)。 TKC将KC分为四个阶段(加四个中间阶段),并鉴定出其他角膜病理,例如角膜屈光手术或颗粒状边际退行性(PMD)。 Pentacam层析成像指数的TKC分类显示了Algum grau de KC Variando de 1-4。
  • 圆锥角膜组(KCG):具有双侧临床KC的148例患者(每只眼睛)。 KCG包括从148例圆锥角膜患者中随机选择的一只眼睛;每位患者随机包括一只眼睛,以避免选择与同一患者两只眼睛使用的选择偏差。纳入标准与VAE-E相同,只是患者的两只眼睛都符合ect症标准。

所有受试者都进行了全面的眼睛检查以及折射评估,生物显微镜检查,视网膜镜检查,基础镜检查,地形和层析成像评估。所有患者在2012年1月至2018年1月之间在Visum眼中心进行了评估。

这项研究遵循了赫尔辛基宣言的宗旨,并得到了圣何塞·乔斯·罗里约·里约假医学学院的研究伦理委员会的批准。所有患者都被告知研究的目标,并在入学前签署了书面知情同意书。

外部验证是对140名患者进行的,这些患者未包括在构建算法中。他们符合与其他标准相同的纳入标准,共82例健康角膜患者,19例VAE-NT患者的19只眼睛,39例KC患者的39例。

五角星断层扫描:通过旋转的scheimpflug角膜和前节断层扫描(pentacam hr; oculus gmbh,wetzlar,dermany)检查了所有眼睛。检查了图像质量,以便在研究中仅包括具有可接受质量图像的病例。经验丰富的奖学金培训的角膜专家(GCAJ)审查了所有病例,以便将其正确分类为KC和VAE-NT组。从所有情况下获得原始数据(U12文件);因此,使用相同的自定义软件(版本1.20R118)来处理所有导出文件,所有Scheimpflug变量均使用“呼叫all”函数直接从Pentacam软件下载。

数学算法:为了构建从SVM提取的方程式,使用了58个变量,其中一些是从电子表格中提取的。.在构造这58个功能向量(FV)之后,创建了一个svm衍生的索引,称为该索引,称为该索引,称为该索引。角膜断层扫描多元指数来自支撑矢量机(CTMVI)。考虑到每个患者代表具有58维的笛卡尔平面上的一个点(每个代表58 FV之一的坐标),SVM的作用是找到最好将CG,KCG和VAE-NT G受试者分开的超平面。用线性方程描述超平面代数。在这种情况下,有59个系数,其中58个与FV有关,一个代表偏置的独立系数(这是给定超平面的可能平行位错)。分析的FV是:

ARC(3毫米区域):3.0毫米区域的曲率前半径,该区域以角膜最薄的位置为中心; Artmax:Ambrosio关系厚度最大; Artmin:Ambrosio关系厚度最小;不好D:Belin/Ambrosio增强了东南总偏差值;差的DAA:艺术平均值的偏差;大坝:艺术的偏差;不良DB:背部高程差异图的偏差;不良DE:考虑到BFS 8毫米的最薄时,偏离后升高; DF不良:前高程差异图的偏差; DF不良:最小厚度的偏差;不良DK:偏离Kmax;不良DP:平均pachymetric进程的偏差; DR:偏离相对厚度图上更负值的偏差;不良DY:偏离最薄点的垂直位移与顶点的垂直位移; C.Vol D 3mm:直径3毫米的角膜体积; C.Vol D 5mm:直径5毫米的角膜体积; C.Vol D 7mm:直径7毫米的角膜体积; C.Vol D 10mm:直径10毫米的角膜体积; D2 mm / pachy最小值:D2 mm / pachy最小值的商; D2毫米:以最薄位置为中心的2 mm圆的平均角膜厚度; D4 mm / pachy最小值:D4 mm / pachy最小的商人; D4毫米:以最薄位置为中心的4毫米圆的平均角膜厚度; D6 mm / pachy最小值:D6mm / Pachy Min的商; D6毫米:以最薄位置为中心的6毫米圆的平均角膜厚度; D8 mm / pachy min:D8 mm / pachy最小的商人; D8毫米:以最薄位置为中心的8毫米圆的平均角膜厚度; Ele b bfs 8毫米最大。 4毫米区域:使用8 mm最佳拟合球的后表面衍生自中心的后表面,最高值在4 mm(直径)内; Ele b bfs 8mm Apex:使用8毫米最佳拟合球计算的顶点的后表面衍生出的高程参数; Ele b bfs 8mm最薄:使用8毫米最佳拟合球的后表面衍生自后表面的高程参数; Ele b bfte 8毫米最大4毫米区域:使用8 mm最佳拟合曲折椭圆形在4毫米(直径)内以最高值在4 mm(直径)内的后表面衍生的高程参数; ELE B BFTE 8mm Apex:使用8 mm最佳拟合曲面椭圆形计算的顶点的后表面衍生的高程参数; Ele b bfte 8mm最薄:使用8毫米最佳拟合曲折椭圆形的较薄点的后表面衍生的高程参数; Ele f bfs 8毫米最大4毫米区域:使用8 mm最佳拟合球的前表面衍生自位于4 mm(直径)内的最高值的前表面参数; ELE F BFS 8mm Apex:使用8毫米最佳拟合球体计算的顶端的前表面得出的高程参数; Ele f bfs 8mm最薄:使用8毫米最佳拟合球以最薄的位置衍生出的高程参数; Ele f bfte 8毫米最大4毫米区域:使用8 mm最佳拟合曲折椭圆形在4毫米(直径)内以最高值在4 mm(直径)内的前表面衍生的高程参数; Ele f bfte 8mm顶点:使用8毫米最佳拟合曲面椭圆形计算的顶端的前表面衍生的高程参数; Ele f bfte 8mm最薄:使用8 mm最佳拟合曲折椭圆形的较薄点的前表面衍生的高程参数; IHA:索引最高的不对称; IHD:索引最高分解; ISV:表面方差索引; IVA:垂直不对称索引; Ki:圆锥角膜指数; Pachy Min:最薄点处的角膜厚度; Pachy Min Y:最小角膜厚度与角膜顶上的Y轴相关的位置; PRC(3mm区):曲率的后半径为3.0毫米区域,以角膜最薄的位置为中心; Rel Pachy最小:最薄点处的相对角膜厚度; RMS HOA(CB):角膜背部高阶像差的根平方; RMS HOA(cf):角膜前部高阶像差的根平方; RMS HOA(角膜):总角膜的高阶像差的根平方; RPIAVG:平均帕卡姆学进程指数; RPIMAX:最大pachymetric进程指数; RPIMIN:最小pachymetric进程指数; Z 3 -1(CB):第三阶垂直昏迷异常角膜背部; Z 3 -1(cf):角膜前部的第三阶垂直昏迷差异; Z 3 -1(角膜):第三阶垂直昏迷畸变总角膜; Z 5 -1(CB):第五阶角膜背部垂直昏迷; Z 5 -1(cf):第五阶角膜前部的垂直昏迷。所有Zernike测量均进行6毫米的角膜直径。

研究类型观察
学习规划观察模型:病例对照
时间观点:回顾
目标随访时间不提供
生物测量不提供
采样方法非概率样本
研究人群人口在一个城市的眼科中心服务,该城市的面积为100万居民估计人口。寻求服务进行折射手术或评估和治疗圆锥角膜的患者。
健康)状况圆锥角膜,人工智能,支持向量机
干涉诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
数学算法:为了构建从SVM提取的方程式,使用了58个变量,其中一些是从电子表格中提取的。.在构造这58个功能向量(FV)之后,创建了一个svm衍生的索引,称为该索引,称为该索引,称为该索引。角膜断层扫描多元指数来自支撑矢量机(CTMVI)。考虑到每个患者代表具有58维的笛卡尔平面上的一个点(每个代表58 FV之一的坐标),SVM的作用是找到最好将CG,KCG和VAE-NT G受试者分开的超平面。用线性方程描述超平面代数。在这种情况下,有59个系数,其中58个与FV有关,一个代表偏置的独立系数(这是给定超平面的可能平行位错)。
研究组/队列
  • 对照组 - 正常眼(CG)
    •对照组 - 正常眼(CG):351例没有KC的351例患者,患者接受了LASIK或光疗法角膜切除术(PRK),在随访至少18个月后稳定,在18个月的后升高中没有任何变化与术前检查有关的Pentacam(2012- 2018年进行的手术)。我们的客观地形标准是:Kisa%指数小于60%的眼睛,Kmax为47.2 d或更少,并且差异小于1.45D。 )为了区分正常与圆锥角膜可疑眼,我们将正常眼的分类改编成Ambrósio等人的最新出版物。通过添加基于经验丰富的屈光外科医生(GCAJ)评估的“整体主观正常地形和断层扫描检查”的标准。仅选择一只眼睛进行进一步的统计分析。
    干预:诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
  • 正常地形的非常分解的植物
    •与正常地形组(VAE-NT g)相比,非常适量的植物:88例非常不对称的直发性患者,一只眼睛正常地形(VAE-NT)和同胞中的坦率ectasia(vae-e)。纳入标准遵循以前的研究(28、32、33)在这一组中的眼睛,其地形结果不足以满足角膜结构的诊断标准,然后在狭缝生物显微镜检查,角膜镜测定法上具有正常表现的角膜。如果满足以下标准:KISA%指数少于60%,则包括圆锥角性患者的眼睛(同伴)的眼睛(同伴)的差异小于1.45 d,而Kmax的差异为47.2 d(即,与正常眼睛相同的地形标准,除了正常眼睛外,患者的两只眼睛都符合标准)。可以将这些患者视为高度易受eCtasia的角膜。
    干预:诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
  • 圆锥角膜组(KCG)
    圆锥角膜组(KCG):具有双侧临床KC的148例患者(每只眼睛)。 KCG包括从148例圆锥角膜患者中随机选择的一只眼睛;每位患者随机包括一只眼睛,以避免选择与同一患者两只眼睛使用的选择偏差。纳入标准与VAE-E相同,只是患者的两只眼睛都符合ect症标准。
    干预:诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
出版物 *
  • Motlagh MN,Moshirfar M,Murri MS,Skanchy DF,Momeni-Moghaddam H,Ronquillo YC,Hoopes PC。 Pentacam®角膜断层扫描筛查屈光手术候选者的筛查:文献的评论,第一部分。 2019年秋季; 8(3):177-203。审查。
  • Luz A,Lopes B,Hallahan KM,Valbon B,Ramos I,Faria-Correia F,Schor P,Dupps WJ Jr,AmbrósioRJr.增强合并的合并层析成像和生物力学数据,用于区分Forme Forme Fruste fruste keratoconus。 J折射。 2016年7月1日; 32(7):479-94。 doi:10.3928/1081597X-20160502-02。
  • Yoo TK,Ryu IH,Lee G,Kim Y,Kim JK,Lee IS,Kim JS,Rim th。采用机器学习以自动识别候选患者进行角膜屈光手术。 NPJ Digit Med。 2019年6月20日; 2:59。 doi:10.1038/s41746-019-0135-8。 2019年环保。
  • Lopes BT,Ramos IC,SalomãoMQ,Guerra FP,Schallhorn SC,Schallhorn JM,Vinciguerra R,Vinciguerra P,Vinciguerra P,Price FW JR,Price MO,Reclerstein DZ,Archer TJ,Archer TJ,Archer TJ,Belin MW,Belin MW,Machado AP,Machado AP,AmbrósrJr. R Jr.基于人工智能检测角膜植物。 Am J Ophthalmol。 2018年11月; 195:223-232。 doi:10.1016/j.ajo.2018.08.005。 Epub 2018 8月9日。
  • Smadja D,Touboul D,Cohen A,Doveh E,Santhiago MR,Mello GR,Krueger RR,Colin J.使用自动决策树分类检测亚临床角核。 Am J Ophthalmol。 2013年8月; 156(2):237-246.e1。 doi:10.1016/j.ajo.2013.03.034。 Epub 2013 6月7日。
  • Steinberg J,Siebert M,Katz T,Frings A,Mehlan J,Druchkiv V,BührenJ,Linke SJ。用于圆锥角膜表征的层析成像和生物力学scheimpflug成像:当前指数的验证。 J折射。 2018年12月1日; 34(12):840-847。 doi:10.3928/1081597X-20181012-01。
  • Awad EA,Abou Samra WA,Torky MA,El-Kannishy AM。单侧角膜核的同胞眼中的客观和主观诊断参数。 BMC眼科。 2017年10月6日; 17(1):186。 doi:10.1186/s12886-017-0584-2。
  • Ferreira-Mendes J,Lopes BT,Faria-Correia F,SalomãoMQ,Rodrigues-Barros S,AmbrósioRJr。使用角膜断层扫描和生物力学增强了Ectasia检测。 Am J Ophthalmol。 2019年1月; 197:7-16。 doi:10.1016/j.ajo.2018.08.054。 Epub 2018年9月8日。
  • Hashemi H,Beiranvand A,Yekta A,Maleki A,Yazdani N,Khabazkhoob M. Pentacam顶级指数,用于诊断亚临床和确定的角膜结构。 J Curr Ophthalmol。 2016年3月29日; 28(1):21-6。 doi:10.1016/j.joco.2016.01.009。 2016年3月。
  • Ruiz Hidalgo I,Rodriguez P,Rozema JJ,NíDhubhghaillS,Zakaria N,Tassignon MJ,KoppenC。基于scheimpflug themography的角化核研究器检测的机器学习分类器的评估。角膜。 2016年6月; 35(6):827-32。 doi:10.1097/ico.0000000000000834。
  • Arbelaez MC,Versaci F,Vestri G,Barboni P,Savini G.通过地形和层析成像数据使用支撑向量机进行角膜核和亚临床角膜结构检测。眼科。 2012年11月; 119(11):2231-8。 doi:10.1016/j.ophtha.2012.06.005。 Epub 2012年8月11日。
  • Bae GH,Kim JR,Kim CH,Lim DH,Chung ES,Chung Ty。使用Pentacam的单侧角膜结构患者对同伴眼睛的角膜地形和断层扫描分析。 Am J Ophthalmol。 2014年1月; 157(1):103-109.e1。 doi:10.1016/j.ajo.2013.08.014。 Epub 2013 10月25日。

*包括由数据提供商提供的出版物以及Medline中临床标识符(NCT编号)的出版物。
招聘信息
招聘状况完全的
实际注册
(提交:2020年3月15日)
588
原始的实际注册与电流相同
实际学习完成日期2018年1月1日
实际的初级完成日期2018年1月1日(主要结果指标的最终数据收集日期)
资格标准

纳入标准:

如果基于先前描述的标准在一只眼中确认诊断出对骨的诊断,则认为患者非常不对称(VAE-NT),并且同伴的眼睛具有正常的前表面曲率(拓扑)图。考虑正常地形的客观标准用于定义VAE-NT的病例,包括源自Pentacam的客观前表面曲率指标。严格考虑正常的地形基于最大曲率kmax的客观标准(27,28)(最陡峭的前角膜变法)<47.2二极管,在6 mm(3毫米Radii)<1.45 <1.45 ,圆锥角膜百分比指数(KISA%)得分<60和(29)。用于区分正常角膜和vae-nt的截止点是最大的后升高(<29 µm)。使用相同的仪器和相同的设置在先前的研究中已经确定了此截止点。后高程图显示了5毫米的颜色编码刻度,并使用中央5 mm的光标手动测量最大后升高。

排除标准:

采用了以下排除标准:眼部创伤史;长期使用眼药,青光眼;干眼综合症;角膜疤痕;神经营养性角膜病;严重的Meibomian腺功能障碍;由于身体或精神疾病以及与语言有关的困难,脆弱的状态;怀孕或母乳喂养。

性别/性别
有资格学习的男女:全部
年龄儿童,成人,老年人
接受健康的志愿者
联系人仅当研究招募主题时才显示联系信息
列出的位置国家不提供
删除了位置国家
管理信息
NCT编号NCT04313387
其他研究ID编号37232214.1.0000.5415
有数据监测委员会是的
美国FDA调节的产品
研究美国FDA调节的药物:
研究美国FDA调节的设备产品:
IPD共享声明
计划共享IPD:
责任方Gildasio Castello de Almeida Junior,Sao Jose do Rio Preto医学院
研究赞助商Gildasio Castello de Almeida Junior
合作者fundaçãodeamparoàPesquisado Estado de圣保罗
调查人员不提供
PRS帐户Sao Jose Do Rio Preto医学院
验证日期2020年3月
研究描述
简要摘要:
这项研究的目的是通过使用支持向量机(SVM)与具有KC的病例变量,KC,高度易感性角膜(HSCE)(HSCE)和健康角膜的层析成像变量来识别和构建算法,并进行比较。算法到BAD-D(Belin_ambrosio显示)和PRFI(Pentacam随机森林指数)。这项研究包括148眼KC,351只具有健康角膜的眼睛和HSCE的88只眼睛。

病情或疾病 干预/治疗
圆锥角膜,人工智能,支持向量机诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。

展示显示详细说明
学习规划
研究信息的布局表
研究类型观察
实际注册 588名参与者
观察模型:病例对照
时间观点:回顾
官方标题:源自角膜断层扫描参数的算法的效率,以区分高度敏感的角膜和健康
实际学习开始日期 2012年1月1日
实际的初级完成日期 2018年1月1日
实际 学习完成日期 2018年1月1日
武器和干预措施
组/队列 干预/治疗
对照组 - 正常眼(CG)
•对照组 - 正常眼(CG):351例没有KC的351例患者,患者接受了LASIK或光疗法角膜切除术(PRK),在随访至少18个月后稳定,在18个月的后升高中没有任何变化与术前检查有关的Pentacam(2012- 2018年进行的手术)。我们的客观地形标准是:Kisa%指数小于60%的眼睛,Kmax为47.2 d或更少,并且差异小于1.45D。 )为了区分正常与圆锥角膜可疑眼,我们将正常眼的分类改编成Ambrósio等人的最新出版物。通过添加基于经验丰富的屈光外科医生(GCAJ)评估的“整体主观正常地形和断层扫描检查”的标准。仅选择一只眼睛进行进一步的统计分析。
诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
数学算法:为了构建从SVM提取的方程式,使用了58个变量,其中一些是从电子表格中提取的。.在构造这58个功能向量(FV)之后,创建了一个svm衍生的索引,称为该索引,称为该索引,称为该索引。角膜断层扫描多元指数来自支撑矢量机(CTMVI)。考虑到每个患者代表具有58维的笛卡尔平面上的一个点(每个代表58 FV之一的坐标),SVM的作用是找到最好将CG,KCG和VAE-NT G受试者分开的超平面。用线性方程描述超平面代数。在这种情况下,有59个系数,其中58个与FV有关,一个代表偏置的独立系数(这是给定超平面的可能平行位错)。

正常地形的非常分解的植物
•与正常地形组(VAE-NT g)相比,非常适量的植物:88例非常不对称的直发性患者,一只眼睛正常地形(VAE-NT)和同胞中的坦率ectasia(vae-e)。纳入标准遵循以前的研究(28、32、33)在这一组中的眼睛,其地形结果不足以满足角膜结构的诊断标准,然后在狭缝生物显微镜检查,角膜镜测定法上具有正常表现的角膜。如果满足以下标准:KISA%指数少于60%,则包括圆锥角性患者的眼睛(同伴)的眼睛(同伴)的差异小于1.45 d,而Kmax的差异为47.2 d(即,与正常眼睛相同的地形标准,除了正常眼睛外,患者的两只眼睛都符合标准)。可以将这些患者视为高度易受eCtasia的角膜。
诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
数学算法:为了构建从SVM提取的方程式,使用了58个变量,其中一些是从电子表格中提取的。.在构造这58个功能向量(FV)之后,创建了一个svm衍生的索引,称为该索引,称为该索引,称为该索引。角膜断层扫描多元指数来自支撑矢量机(CTMVI)。考虑到每个患者代表具有58维的笛卡尔平面上的一个点(每个代表58 FV之一的坐标),SVM的作用是找到最好将CG,KCG和VAE-NT G受试者分开的超平面。用线性方程描述超平面代数。在这种情况下,有59个系数,其中58个与FV有关,一个代表偏置的独立系数(这是给定超平面的可能平行位错)。

圆锥角膜组(KCG)
圆锥角膜组(KCG):具有双侧临床KC的148例患者(每只眼睛)。 KCG包括从148例圆锥角膜患者中随机选择的一只眼睛;每位患者随机包括一只眼睛,以避免选择与同一患者两只眼睛使用的选择偏差。纳入标准与VAE-E相同,只是患者的两只眼睛都符合ect症标准。
诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
数学算法:为了构建从SVM提取的方程式,使用了58个变量,其中一些是从电子表格中提取的。.在构造这58个功能向量(FV)之后,创建了一个svm衍生的索引,称为该索引,称为该索引,称为该索引。角膜断层扫描多元指数来自支撑矢量机(CTMVI)。考虑到每个患者代表具有58维的笛卡尔平面上的一个点(每个代表58 FV之一的坐标),SVM的作用是找到最好将CG,KCG和VAE-NT G受试者分开的超平面。用线性方程描述超平面代数。在这种情况下,有59个系数,其中58个与FV有关,一个代表偏置的独立系数(这是给定超平面的可能平行位错)。

结果措施
主要结果指标
  1. CTMVI旨在在屈光手术之前筛查患者[时间范围:2012年1月至2018年1月]
    CTMVI的ROC曲线与不良D和PRFI进行比较


资格标准
有资格信息的布局表
有资格学习的年龄:儿童,成人,老年人
有资格学习的男女:全部
接受健康的志愿者:
采样方法:非概率样本
研究人群
人口在一个城市的眼科中心服务,该城市的面积为100万居民估计人口。寻求服务进行折射手术或评估和治疗圆锥角膜的患者。
标准

纳入标准:

如果基于先前描述的标准在一只眼中确认诊断出对骨的诊断,则认为患者非常不对称(VAE-NT),并且同伴的眼睛具有正常的前表面曲率(拓扑)图。考虑正常地形的客观标准用于定义VAE-NT的病例,包括源自Pentacam的客观前表面曲率指标。严格考虑正常的地形基于最大曲率kmax的客观标准(27,28)(最陡峭的前角膜变法)<47.2二极管,在6 mm(3毫米Radii)<1.45 <1.45 ,圆锥角膜百分比指数(KISA%)得分<60和(29)。用于区分正常角膜和vae-nt的截止点是最大的后升高(<29 µm)。使用相同的仪器和相同的设置在先前的研究中已经确定了此截止点。后高程图显示了5毫米的颜色编码刻度,并使用中央5 mm的光标手动测量最大后升高。

排除标准:

采用了以下排除标准:眼部创伤史;长期使用眼药,青光眼;干眼综合症;角膜疤痕;神经营养性角膜病;严重的Meibomian腺功能障碍;由于身体或精神疾病以及与语言有关的困难,脆弱的状态;怀孕或母乳喂养。

联系人和位置

没有提供联系人或位置

追踪信息
首先提交日期2020年3月15日
第一个发布日期2020年3月18日
上次更新发布日期2020年3月18日
实际学习开始日期2012年1月1日
实际的初级完成日期2018年1月1日(主要结果指标的最终数据收集日期)
当前的主要结果指标
(提交:2020年3月15日)
CTMVI旨在在屈光手术之前筛查患者[时间范围:2012年1月至2018年1月]
CTMVI的ROC曲线与不良D和PRFI进行比较
原始主要结果指标与电流相同
改变历史没有发布更改
当前的次要结果指标不提供
原始的次要结果指标不提供
当前其他预先指定的结果指标不提供
原始其他预先指定的结果指标不提供
描述性信息
简短标题源自角膜断层扫描参数的算法的效率,以区分高度敏感的角膜和健康
官方头衔源自角膜断层扫描参数的算法的效率,以区分高度敏感的角膜和健康
简要摘要这项研究的目的是通过使用支持向量机(SVM)与具有KC的病例变量,KC,高度易感性角膜(HSCE)(HSCE)和健康角膜的层析成像变量来识别和构建算法,并进行比较。算法到BAD-D(Belin_ambrosio显示)和PRFI(Pentacam随机森林指数)。这项研究包括148眼KC,351只具有健康角膜的眼睛和HSCE的88只眼睛。
详细说明

如果基于先前描述的标准在一只眼中确认诊断出对骨的诊断,则认为患者非常不对称(VAE-NT),并且同伴的眼睛具有正常的前表面曲率(拓扑)图。考虑正常地形的客观标准用于定义VAE-NT的病例,包括源自Pentacam的客观前表面曲率指标。严格考虑正常的地形基于最大曲率Kmax的客观标准(最陡峭的前角膜变法)<47.2 Diopters,diopters,一个偏心下降(IS值)在6 mm(3mm radii)<1.45 <1.45和keratoconus feasex Index Index Index Index Index Index Index Index Index Index Index Index Indermory值(IS值)不对称值(kisa%)得分<60。用于区分正常角膜和vae-nt的截止点是最大的后升高(<29 minter。相同的设置(30)。在5毫米的颜色编码刻度上显示后高程图,并使用中央5 mm的光标手动测量最大后升高。

这项研究包括148眼KC,351只具有健康角膜的眼睛,以及怀疑KC的88只眼睛。患者分为三组:

  • 对照组 - 正常眼(CG):351只没有KC的351例患者,患有LASIK或光疗法角膜切除术(PRK),在随访至少18个月后稳定,而在18个月的Pentacacam的后升高中没有任何变化关于术前检查(2012- 2018年进行的手术)。正常情况的纳入标准是两只眼睛的一般眼睛检查,包括正常的缝隙灯生物显微镜检查,校正的距离视力为20/20或更高,总体主观正常地形和层析成像检查。我们的目标地形标准为:均具有小于60%的KISA%指数的眼睛,kmax为47.2 d或更少,并且差异小于1.45D。将正常与圆锥角膜可疑眼睛区分开来,我们通过添加基于经验丰富的饮食外科医生的评估(评估)的标准,将正常眼的分类适应了正常眼睛的分类(31)的最新出版物。 GCAJ)。仅选择一只眼睛进行进一步的统计分析。 CG包括从323例正常角膜患者中随机选择的一只眼睛;每位患者随机包含一只眼睛,以避免选择与同一患者两只眼睛的使用有关
  • 与正常地形组(VAE-NT G)的非常分解的异端:88例非常不对称的直发性患者,一只眼睛正常地形(VAE-NT)和同胞中的弗兰克ectasia(vae-e)。纳入标准遵循以前的研究(28、32、33)在这一组中的眼睛,其地形结果不足以满足角膜结构的诊断标准,然后在狭缝生物显微镜检查,角膜镜测定法上具有正常表现的角膜。如果满足以下标准:KISA%指数少于60%,则包括圆锥角性患者的眼睛(同伴)的眼睛(同伴)的差异小于1.45 d,而Kmax的差异为47.2 d(即,与正常眼睛相同的地形标准,除了正常眼睛外,患者的两只眼睛都符合标准)。可以将这些患者视为高度易受eCtasia的角膜。
  • 具有ectasia(vae-e)的非常不对称的眼睛:vae-nt的同伴表现出大于100%的KISA%指数,至少显示了以下生物显微镜迹象之一:Vogt Striae,Fleischer环或局灶性基质稀疏。 Oculus将自己的分期系统实施到Pentacam软件中,该系统应该模仿Amsler/Krumeich Systems:地形圆锥角膜分类(TKC)(34)。 TKC将KC分为四个阶段(加四个中间阶段),并鉴定出其他角膜病理,例如角膜屈光手术或颗粒状边际退行性(PMD)。 Pentacam层析成像指数的TKC分类显示了Algum grau de KC Variando de 1-4。
  • 圆锥角膜组(KCG):具有双侧临床KC的148例患者(每只眼睛)。 KCG包括从148例圆锥角膜患者中随机选择的一只眼睛;每位患者随机包括一只眼睛,以避免选择与同一患者两只眼睛使用的选择偏差。纳入标准与VAE-E相同,只是患者的两只眼睛都符合ect症标准。

所有受试者都进行了全面的眼睛检查以及折射评估,生物显微镜检查,视网膜镜检查,基础镜检查,地形和层析成像评估。所有患者在2012年1月至2018年1月之间在Visum眼中心进行了评估。

这项研究遵循了赫尔辛基宣言的宗旨,并得到了圣何塞·乔斯·罗里约·里约假医学学院的研究伦理委员会的批准。所有患者都被告知研究的目标,并在入学前签署了书面知情同意书

外部验证是对140名患者进行的,这些患者未包括在构建算法中。他们符合与其他标准相同的纳入标准,共82例健康角膜患者,19例VAE-NT患者的19只眼睛,39例KC患者的39例。

五角星断层扫描:通过旋转的scheimpflug角膜和前节断层扫描(pentacam hr; oculus gmbh,wetzlar,dermany)检查了所有眼睛。检查了图像质量,以便在研究中仅包括具有可接受质量图像的病例。经验丰富的奖学金培训的角膜专家(GCAJ)审查了所有病例,以便将其正确分类为KC和VAE-NT组。从所有情况下获得原始数据(U12文件);因此,使用相同的自定义软件(版本1.20R118)来处理所有导出文件,所有Scheimpflug变量均使用“呼叫all”函数直接从Pentacam软件下载。

数学算法:为了构建从SVM提取的方程式,使用了58个变量,其中一些是从电子表格中提取的。.在构造这58个功能向量(FV)之后,创建了一个svm衍生的索引,称为该索引,称为该索引,称为该索引。角膜断层扫描多元指数来自支撑矢量机(CTMVI)。考虑到每个患者代表具有58维的笛卡尔平面上的一个点(每个代表58 FV之一的坐标),SVM的作用是找到最好将CG,KCG和VAE-NT G受试者分开的超平面。用线性方程描述超平面代数。在这种情况下,有59个系数,其中58个与FV有关,一个代表偏置的独立系数(这是给定超平面的可能平行位错)。分析的FV是:

ARC(3毫米区域):3.0毫米区域的曲率前半径,该区域以角膜最薄的位置为中心; Artmax:Ambrosio关系厚度最大; Artmin:Ambrosio关系厚度最小;不好D:Belin/Ambrosio增强了东南总偏差值;差的DAA:艺术平均值的偏差;大坝:艺术的偏差;不良DB:背部高程差异图的偏差;不良DE:考虑到BFS 8毫米的最薄时,偏离后升高; DF不良:前高程差异图的偏差; DF不良:最小厚度的偏差;不良DK:偏离Kmax;不良DP:平均pachymetric进程的偏差; DR:偏离相对厚度图上更负值的偏差;不良DY:偏离最薄点的垂直位移与顶点的垂直位移; C.Vol D 3mm:直径3毫米的角膜体积; C.Vol D 5mm:直径5毫米的角膜体积; C.Vol D 7mm:直径7毫米的角膜体积; C.Vol D 10mm:直径10毫米的角膜体积; D2 mm / pachy最小值:D2 mm / pachy最小值的商; D2毫米:以最薄位置为中心的2 mm圆的平均角膜厚度; D4 mm / pachy最小值:D4 mm / pachy最小的商人; D4毫米:以最薄位置为中心的4毫米圆的平均角膜厚度; D6 mm / pachy最小值:D6mm / Pachy Min的商; D6毫米:以最薄位置为中心的6毫米圆的平均角膜厚度; D8 mm / pachy min:D8 mm / pachy最小的商人; D8毫米:以最薄位置为中心的8毫米圆的平均角膜厚度; Ele b bfs 8毫米最大。 4毫米区域:使用8 mm最佳拟合球的后表面衍生自中心的后表面,最高值在4 mm(直径)内; Ele b bfs 8mm Apex:使用8毫米最佳拟合球计算的顶点的后表面衍生出的高程参数; Ele b bfs 8mm最薄:使用8毫米最佳拟合球的后表面衍生自后表面的高程参数; Ele b bfte 8毫米最大4毫米区域:使用8 mm最佳拟合曲折椭圆形在4毫米(直径)内以最高值在4 mm(直径)内的后表面衍生的高程参数; ELE B BFTE 8mm Apex:使用8 mm最佳拟合曲面椭圆形计算的顶点的后表面衍生的高程参数; Ele b bfte 8mm最薄:使用8毫米最佳拟合曲折椭圆形的较薄点的后表面衍生的高程参数; Ele f bfs 8毫米最大4毫米区域:使用8 mm最佳拟合球的前表面衍生自位于4 mm(直径)内的最高值的前表面参数; ELE F BFS 8mm Apex:使用8毫米最佳拟合球体计算的顶端的前表面得出的高程参数; Ele f bfs 8mm最薄:使用8毫米最佳拟合球以最薄的位置衍生出的高程参数; Ele f bfte 8毫米最大4毫米区域:使用8 mm最佳拟合曲折椭圆形在4毫米(直径)内以最高值在4 mm(直径)内的前表面衍生的高程参数; Ele f bfte 8mm顶点:使用8毫米最佳拟合曲面椭圆形计算的顶端的前表面衍生的高程参数; Ele f bfte 8mm最薄:使用8 mm最佳拟合曲折椭圆形的较薄点的前表面衍生的高程参数; IHA:索引最高的不对称; IHD:索引最高分解; ISV:表面方差索引; IVA:垂直不对称索引; Ki:圆锥角膜指数; Pachy Min:最薄点处的角膜厚度; Pachy Min Y:最小角膜厚度与角膜顶上的Y轴相关的位置; PRC(3mm区):曲率的后半径为3.0毫米区域,以角膜最薄的位置为中心; Rel Pachy最小:最薄点处的相对角膜厚度; RMS HOA(CB):角膜背部高阶像差的根平方; RMS HOA(cf):角膜前部高阶像差的根平方; RMS HOA(角膜):总角膜的高阶像差的根平方; RPIAVG:平均帕卡姆学进程指数; RPIMAX:最大pachymetric进程指数; RPIMIN:最小pachymetric进程指数; Z 3 -1(CB):第三阶垂直昏迷异常角膜背部; Z 3 -1(cf):角膜前部的第三阶垂直昏迷差异; Z 3 -1(角膜):第三阶垂直昏迷畸变总角膜; Z 5 -1(CB):第五阶角膜背部垂直昏迷; Z 5 -1(cf):第五阶角膜前部的垂直昏迷。所有Zernike测量均进行6毫米的角膜直径。

研究类型观察
学习规划观察模型:病例对照
时间观点:回顾
目标随访时间不提供
生物测量不提供
采样方法非概率样本
研究人群人口在一个城市的眼科中心服务,该城市的面积为100万居民估计人口。寻求服务进行折射手术或评估和治疗圆锥角膜的患者。
健康)状况圆锥角膜,人工智能,支持向量机
干涉诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
数学算法:为了构建从SVM提取的方程式,使用了58个变量,其中一些是从电子表格中提取的。.在构造这58个功能向量(FV)之后,创建了一个svm衍生的索引,称为该索引,称为该索引,称为该索引。角膜断层扫描多元指数来自支撑矢量机(CTMVI)。考虑到每个患者代表具有58维的笛卡尔平面上的一个点(每个代表58 FV之一的坐标),SVM的作用是找到最好将CG,KCG和VAE-NT G受试者分开的超平面。用线性方程描述超平面代数。在这种情况下,有59个系数,其中58个与FV有关,一个代表偏置的独立系数(这是给定超平面的可能平行位错)。
研究组/队列
  • 对照组 - 正常眼(CG)
    •对照组 - 正常眼(CG):351例没有KC的351例患者,患者接受了LASIK或光疗法角膜切除术(PRK),在随访至少18个月后稳定,在18个月的后升高中没有任何变化与术前检查有关的Pentacam(2012- 2018年进行的手术)。我们的客观地形标准是:Kisa%指数小于60%的眼睛,Kmax为47.2 d或更少,并且差异小于1.45D。 )为了区分正常与圆锥角膜可疑眼,我们将正常眼的分类改编成Ambrósio等人的最新出版物。通过添加基于经验丰富的屈光外科医生(GCAJ)评估的“整体主观正常地形和断层扫描检查”的标准。仅选择一只眼睛进行进一步的统计分析。
    干预:诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
  • 正常地形的非常分解的植物
    •与正常地形组(VAE-NT g)相比,非常适量的植物:88例非常不对称的直发性患者,一只眼睛正常地形(VAE-NT)和同胞中的坦率ectasia(vae-e)。纳入标准遵循以前的研究(28、32、33)在这一组中的眼睛,其地形结果不足以满足角膜结构的诊断标准,然后在狭缝生物显微镜检查,角膜镜测定法上具有正常表现的角膜。如果满足以下标准:KISA%指数少于60%,则包括圆锥角性患者的眼睛(同伴)的眼睛(同伴)的差异小于1.45 d,而Kmax的差异为47.2 d(即,与正常眼睛相同的地形标准,除了正常眼睛外,患者的两只眼睛都符合标准)。可以将这些患者视为高度易受eCtasia的角膜。
    干预:诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
  • 圆锥角膜组(KCG)
    圆锥角膜组(KCG):具有双侧临床KC的148例患者(每只眼睛)。 KCG包括从148例圆锥角膜患者中随机选择的一只眼睛;每位患者随机包括一只眼睛,以避免选择与同一患者两只眼睛使用的选择偏差。纳入标准与VAE-E相同,只是患者的两只眼睛都符合ect症标准。
    干预:诊断测试:角膜断层扫描多变量指数,该指数从支撑矢量机(CTMVI)得出。
出版物 *
  • Motlagh MN,Moshirfar M,Murri MS,Skanchy DF,Momeni-Moghaddam H,Ronquillo YC,Hoopes PC。 Pentacam®角膜断层扫描筛查屈光手术候选者的筛查:文献的评论,第一部分。 2019年秋季; 8(3):177-203。审查。
  • Luz A,Lopes B,Hallahan KM,Valbon B,Ramos I,Faria-Correia F,Schor P,Dupps WJ Jr,AmbrósioRJr.增强合并的合并层析成像和生物力学数据,用于区分Forme Forme Fruste fruste keratoconus。 J折射。 2016年7月1日; 32(7):479-94。 doi:10.3928/1081597X-20160502-02。
  • Yoo TK,Ryu IH,Lee G,Kim Y,Kim JK,Lee IS,Kim JS,Rim th。采用机器学习以自动识别候选患者进行角膜屈光手术。 NPJ Digit Med。 2019年6月20日; 2:59。 doi:10.1038/s41746-019-0135-8。 2019年环保。
  • Lopes BT,Ramos IC,SalomãoMQ,Guerra FP,Schallhorn SC,Schallhorn JM,Vinciguerra R,Vinciguerra P,Vinciguerra P,Price FW JR,Price MO,Reclerstein DZ,Archer TJ,Archer TJ,Archer TJ,Belin MW,Belin MW,Machado AP,Machado AP,AmbrósrJr. R Jr.基于人工智能检测角膜植物。 Am J Ophthalmol。 2018年11月; 195:223-232。 doi:10.1016/j.ajo.2018.08.005。 Epub 2018 8月9日。
  • Smadja D,Touboul D,Cohen A,Doveh E,Santhiago MR,Mello GR,Krueger RR,Colin J.使用自动决策树分类检测亚临床角核。 Am J Ophthalmol。 2013年8月; 156(2):237-246.e1。 doi:10.1016/j.ajo.2013.03.034。 Epub 2013 6月7日。
  • Steinberg J,Siebert M,Katz T,Frings A,Mehlan J,Druchkiv V,BührenJ,Linke SJ。用于圆锥角膜表征的层析成像和生物力学scheimpflug成像:当前指数的验证。 J折射。 2018年12月1日; 34(12):840-847。 doi:10.3928/1081597X-20181012-01。
  • Awad EA,Abou Samra WA,Torky MA,El-Kannishy AM。单侧角膜核的同胞眼中的客观和主观诊断参数。 BMC眼科。 2017年10月6日; 17(1):186。 doi:10.1186/s12886-017-0584-2。
  • Ferreira-Mendes J,Lopes BT,Faria-Correia F,SalomãoMQ,Rodrigues-Barros S,AmbrósioRJr。使用角膜断层扫描和生物力学增强了Ectasia检测。 Am J Ophthalmol。 2019年1月; 197:7-16。 doi:10.1016/j.ajo.2018.08.054。 Epub 2018年9月8日。
  • Hashemi H,Beiranvand A,Yekta A,Maleki A,Yazdani N,Khabazkhoob M. Pentacam顶级指数,用于诊断亚临床和确定的角膜结构。 J Curr Ophthalmol。 2016年3月29日; 28(1):21-6。 doi:10.1016/j.joco.2016.01.009。 2016年3月。
  • Ruiz Hidalgo I,Rodriguez P,Rozema JJ,NíDhubhghaillS,Zakaria N,Tassignon MJ,KoppenC。基于scheimpflug themography的角化核研究器检测的机器学习分类器的评估。角膜。 2016年6月; 35(6):827-32。 doi:10.1097/ico.0000000000000834。
  • Arbelaez MC,Versaci F,Vestri G,Barboni P,Savini G.通过地形和层析成像数据使用支撑向量机进行角膜核和亚临床角膜结构检测。眼科。 2012年11月; 119(11):2231-8。 doi:10.1016/j.ophtha.2012.06.005。 Epub 2012年8月11日。
  • Bae GH,Kim JR,Kim CH,Lim DH,Chung ES,Chung Ty。使用Pentacam的单侧角膜结构患者对同伴眼睛的角膜地形和断层扫描分析。 Am J Ophthalmol。 2014年1月; 157(1):103-109.e1。 doi:10.1016/j.ajo.2013.08.014。 Epub 2013 10月25日。

*包括由数据提供商提供的出版物以及Medline中临床标识符(NCT编号)的出版物。
招聘信息
招聘状况完全的
实际注册
(提交:2020年3月15日)
588
原始的实际注册与电流相同
实际学习完成日期2018年1月1日
实际的初级完成日期2018年1月1日(主要结果指标的最终数据收集日期)
资格标准

纳入标准:

如果基于先前描述的标准在一只眼中确认诊断出对骨的诊断,则认为患者非常不对称(VAE-NT),并且同伴的眼睛具有正常的前表面曲率(拓扑)图。考虑正常地形的客观标准用于定义VAE-NT的病例,包括源自Pentacam的客观前表面曲率指标。严格考虑正常的地形基于最大曲率kmax的客观标准(27,28)(最陡峭的前角膜变法)<47.2二极管,在6 mm(3毫米Radii)<1.45 <1.45 ,圆锥角膜百分比指数(KISA%)得分<60和(29)。用于区分正常角膜和vae-nt的截止点是最大的后升高(<29 µm)。使用相同的仪器和相同的设置在先前的研究中已经确定了此截止点。后高程图显示了5毫米的颜色编码刻度,并使用中央5 mm的光标手动测量最大后升高。

排除标准:

采用了以下排除标准:眼部创伤史;长期使用眼药,青光眼;干眼综合症;角膜疤痕;神经营养性角膜病;严重的Meibomian腺功能障碍;由于身体或精神疾病以及与语言有关的困难,脆弱的状态;怀孕或母乳喂养。

性别/性别
有资格学习的男女:全部
年龄儿童,成人,老年人
接受健康的志愿者
联系人仅当研究招募主题时才显示联系信息
列出的位置国家不提供
删除了位置国家
管理信息
NCT编号NCT04313387
其他研究ID编号37232214.1.0000.5415
有数据监测委员会是的
美国FDA调节的产品
研究美国FDA调节的药物:
研究美国FDA调节的设备产品:
IPD共享声明
计划共享IPD:
责任方Gildasio Castello de Almeida Junior,Sao Jose do Rio Preto医学院
研究赞助商Gildasio Castello de Almeida Junior
合作者fundaçãodeamparoàPesquisado Estado de圣保罗
调查人员不提供
PRS帐户Sao Jose Do Rio Preto医学院
验证日期2020年3月