【ChiCTR2600134199】构建和评估基于深度学习图像分割技术的孔源性视网膜脱离智能识别系统

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基本信息

登记号

ChiCTR2600134199

试验状态

尚未开始

药物名称

孔源性视网膜脱离（Rhegmatogenous retinal detachment; RRD）智能识别系统

药物类型

规范名称

首次公示信息日的期

2026-10-12

临床申请受理号

靶点

适应症

视网膜脱离疾病，包括孔源性、渗出性、牵拉性视网膜脱离等。

试验通俗题目

构建和评估基于深度学习图像分割技术的孔源性视网膜脱离智能识别系统

试验专业题目

构建和评估基于深度学习图像分割技术的孔源性视网膜脱离智能识别系统

申办单位信息

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临床试验信息

试验目的

本项目旨在构建一个基于深度学习图像分割技术的孔源性视网膜脱离（Rhegmatogenous retinal detachment, RRD）智能识别系统，推动视网膜脱离疾病特别是孔源性视网膜脱离的精准诊断与治疗。该系统将通过对视网膜脱离的眼底病图像进行大分类，并细化孔源性视网膜脱离的类型与特征，以提供更为精准的诊疗支持。;该系统不仅可实现视网膜脱离的早期筛查，还能通过对裂孔形态和位置等标签的精准图像分析与标注，为RRD疾病提供更客观、便捷、可共享的精准分型，为临床医生提供智能化、个性化的诊断与治疗支持，从而有效提高视网膜脱离的早期诊断效率、治疗准确性与患者预后。

试验分类

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试验类型

诊断试验诊断准确性

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

2025年度宁波市公益科技计划项目

试验范围

目标入组人数

实际入组人数

第一例入组时间

2025-07-01

试验终止时间

2027-06-30

是否属于一致性

入选标准

1. 临床确诊为视网膜脱离的患者，包含孔源性、渗出性、牵拉性三种类型，且具备完整的临床病历资料。 2. 孔源性视网膜脱离（RRD）患者需满足：经眼底检查、超广角眼底照相或光学相干断层扫描（OCT）明确存在视网膜裂孔，同时伴有视网膜神经感觉层与色素上皮层分离的影像学表现。 3. 患者需完成超广角眼底照相检查，且图像质量符合要求：眼底图像清晰，无明显运动伪影、屈光介质混浊等影响模型识别的情况，能够清晰显示视网膜裂孔、脱离范围、视网膜皱褶等关键病变特征。 4. 患者临床资料完整，包含年龄、性别、近视度数、病程时长、裂孔形态（马蹄形、圆形萎缩孔、巨大视网膜撕裂等）、裂孔位置（钟点位、眼底分区 Zone 1-3）、裂孔数量、脱离范围、增殖性玻璃体视网膜病变（PVR）分级等关键信息。 5. 患者或其法定代理人签署知情同意书，同意参与本研究并提供相关临床及影像资料。；

排除标准

1. 患者临床资料不全，缺少裂孔形态、位置、PVR 分级等关键信息的病例。 2. 眼底图像质量不合格，存在严重屈光介质混浊、运动伪影、光斑遮挡，无法清晰识别视网膜病变特征的影像数据。 3. 合并其他严重眼底疾病，如晚期青光眼、严重糖尿病视网膜病变、脉络膜肿瘤等，干扰视网膜脱离病变识别的病例。 4. 眼部术后短期内的影像数据，术后改变可能掩盖视网膜脱离原发病变特征。 5. 患者或法定代理人拒绝签署知情同意书，或不同意提供临床及影像资料的病例。；

研究者信息

研究负责人姓名

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试验机构

宁波市眼科医院

研究负责人电话

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