ChiCTR2600126676
尚未开始
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2026-06-13
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糖尿病性视网膜病，视网膜静脉阻塞，黄斑水肿，脉络膜新生血管，年龄相关性黄斑变性
基于公共眼底图像数据库及玻璃体腔注药中心临床采集的眼底图像构建机器学习模型实现眼底疾病的预测
基于公共眼底图像数据库及玻璃体腔注药中心临床采集的眼底图像构建机器学习模型实现眼底疾病的预测
依托眼底图像的直观病理特征与AI技术的高效识别优势，构建精准、高效、可推广的眼底疾病AI诊断模型，解决当前眼底疾病诊疗中存在的筛查效率低、漏诊误诊率高、基层诊疗资源不足等突出问题，为眼底疾病的早期干预、精准诊疗提供技术支撑。 具体目的： 1. 收集整理规范的眼底图像数据集，涵盖年龄相关性黄斑变性、视网膜静脉阻塞等常见眼底疾病及正常眼底图像，进行标注、预处理与数据增强，构建高质量、多样化的训练样本库，为模型训练提供可靠数据基础。 2. 优化AI模型结构，结合深度学习算法，提升模型对眼底病变特征的提取能力，实现对多种常见眼底疾病的精准分类、病变定位及严重程度分级，降低漏诊、误诊率，确保诊断准确率接近专业眼科医师水平。 3. 验证模型的实用性与泛化能力，通过眼底图像数据测试，优化模型参数，提升模型在不同设备、不同人群眼底图像中的适配性。 4. 推动模型的临床转化与基层应用，助力基层医疗机构突破专业医师短缺的局限，实现眼底疾病的大规模快速筛查，推动防盲治盲工作下沉，最终降低眼底疾病致盲率，为眼底疾病精准诊疗模式创新提供实践依据。
诊断试验诊断准确性
其它
无
无
自筹
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2026-06-20
2027-06-30
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1.年龄>=18 岁（包括糖尿病患者和非糖尿病患者）； 2.接受过EyeRoboFC 进行眼底摄影的玻璃体腔注药患者； 1.年龄>=18 岁（包括糖尿病患者和非糖尿病患者）；2.接受过EyeRoboFC 进行眼底摄影的玻璃体腔注药患者；；
请登录查看1.因屈光介质混浊、无法配合成像或既往接受过视网膜手术导致图像质量不佳；；
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