病情或疾病 | 干预/治疗 |
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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。 |
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 |
组/队列 | 干预/治疗 |
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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) | 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)。 |
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: | 不 |
采样方法: | 非概率样本 |
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。
没有提供联系人或位置
追踪信息 | |||||
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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 | 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:
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 |
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出版物 * |
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*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 | 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 |
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年龄 | 儿童,成人,老年人 | ||||
接受健康的志愿者 | 不 | ||||
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 |
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IPD共享声明 |
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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 |
病情或疾病 | 干预/治疗 |
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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。 |
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 |
组/队列 | 干预/治疗 |
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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) | 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)。 |
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: | 不 |
采样方法: | 非概率样本 |
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。
没有提供联系人或位置
追踪信息 | |||||
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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 | 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:
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 |
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出版物 * |
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*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 | 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 |
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年龄 | 儿童,成人,老年人 | ||||
接受健康的志愿者 | 不 | ||||
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 |
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IPD共享声明 |
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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 |