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首页 临床进展 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

【ChiCTR2500095826】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

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基本信息
登记号

ChiCTR2500095826

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2025-01-14

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

屈光不正

试验通俗题目

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

试验专业题目

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

申办单位信息
申请人联系人
申请人名称
联系人邮箱
联系人邮编

联系人通讯地址
临床试验信息
试验目的

构建通过UBM图像自动测量眼部参数的模型

试验分类
试验类型

横断面

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

自选课题（自筹）

试验范围

/

目标入组人数

2000

实际入组人数

/

第一例入组时间

2024-09-30

试验终止时间

2026-09-30

是否属于一致性

/

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；；

研究者信息
研究负责人姓名
试验机构

黄石爱尔眼科医院

研究负责人电话
研究负责人邮箱
研究负责人邮编

/

联系人通讯地址
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