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【ChiCTR2500100874】基于端到端深度学习模型的儿童青少年近视进展居家监测设备及关键算法的研制

基本信息
登记号

ChiCTR2500100874

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

2025-04-16

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

儿童青少年屈光不正

试验通俗题目

基于端到端深度学习模型的儿童青少年近视进展居家监测设备及关键算法的研制

试验专业题目

基于端到端深度学习模型的儿童青少年近视进展居家监测设备及关键算法的研制

申办单位信息
申请人联系人
申请人名称
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临床试验信息
试验目的

建立青少年儿童数据集，包含成像系统拍摄的眼部图像序列以及对应的真实屈光度。通过召集志愿者采集图像和使用电脑验光仪测试屈光度，创建深度学习模型的训练和测试数据集，同时在不同光照和使用情况下验证设备和算法的准确性与稳定性。与电脑验光仪的差值小于0.25D，测量的可重复系数大于0.8。

试验分类
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

自选课题（自筹）

试验范围

/

目标入组人数

/

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-05-01

试验终止时间

2026-06-01

是否属于一致性

/

入选标准

1.年龄范围：8岁至18岁的青少年。 2.近视度数：受试者的球镜度数需在-1.00D至-6.00D之间。 3.散光度数：受试者的柱镜度数需在0.00D至-2.00D之间。 4.眼健康：受试者不应患有其他严重眼部疾病，如角膜疾病、斜视等。；

排除标准

1.眼部手术史：近期进行过眼部手术的受试者，可能会影响测量结果的稳定性。；

研究者信息
研究负责人姓名
试验机构

首都医科大学附属北京同仁医院

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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