UMIN試験ID | UMIN000057903 |
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受付番号 | R000066189 |
科学的試験名 | ディープラーニングを用いた超広角眼底画像による網膜剥離の診断精度に関する系統的レビューとメタ解析 |
一般公開日(本登録希望日) | 2025/05/30 |
最終更新日 | 2025/05/24 11:43:18 |
日本語
ディープラーニングを用いた超広角眼底画像による網膜剥離の診断精度に関するメタ解析
英語
Meta-analysis of Diagnostic Accuracy of Deep Learning Based on Ultra-Widefield Fundus Imaging for Retinal Detachment
日本語
DL-UWFによる網膜剥離診断精度メタ解析
英語
DL-UWF Meta-analysis for Retinal Detachment Diagnosis
日本語
ディープラーニングを用いた超広角眼底画像による網膜剥離の診断精度に関する系統的レビューとメタ解析
英語
Systematic Review and Meta-analysis of Diagnostic Accuracy of Deep Learning Using Ultra-Widefield Fundus Imaging for Retinal Detachment
日本語
DL×UWF RD診断精度システマティックレビュー
英語
Systematic Review of DL*UWF for RD Diagnosis
日本/Japan |
日本語
網膜剥離
英語
Retinal Detachment
眼科学/Ophthalmology |
悪性腫瘍以外/Others
いいえ/NO
日本語
ディープラーニングを用いた超広角眼底画像による網膜剥離の自動診断に関する既存研究を系統的に収集・統合し、感度・特異度・AUCなどの診断精度を評価すること。
英語
To systematically collect and synthesize existing studies on the automated diagnosis of retinal detachment using deep learning applied to ultra-widefield fundus imaging, and to evaluate diagnostic performance metrics such as sensitivity, specificity, and area under the curve (AUC).
その他/Others
日本語
人工知能を用いた網膜剥離診断アルゴリズムの診断性能を明らかにすることで、今後の眼科領域への応用可能性や臨床導入の展望を考察する基盤を提供すること。
英語
To evaluate the diagnostic performance of deep learning algorithms for retinal detachment detection, thereby providing a basis for discussing their potential applicability and future clinical implementation in ophthalmology.
日本語
網膜剥離を対象とした超広角眼底画像によるディープラーニング診断アルゴリズムの感度および特異度(各研究での診断時点の評価に基づく)
英語
Sensitivity and specificity of deep learning algorithms using ultra-widefield fundus images for the diagnosis of retinal detachment, based on the assessment at the time of diagnosis in each included study
日本語
副次的な評価項目としては、診断時点におけるsummary ROC曲線に基づくAUC、診断オッズ比(DOR)、I^2統計量を用いた研究間の異質性、ならびにQUADAS-2を用いたバイアスリスクの評価を行う。
英語
Key secondary outcomes include the area under the summary receiver operating characteristic curve (AUC) at the time of diagnosis, the diagnostic odds ratio (DOR), between-study heterogeneity assessed by the I^2 statistic, and risk of bias evaluated using the QUADAS-2 tool.
その他・メタアナリシス等/Others,meta-analysis etc
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英語
適用なし/Not applicable |
適用なし/Not applicable |
男女両方/Male and Female
日本語
本メタアナリシスには、網膜剥離の診断において超広角眼底画像を用いたディープラーニングアルゴリズムの診断精度(感度および特異度)を評価した研究を対象とする。対象とする研究デザインは、症例対照研究、横断研究、前向きまたは後ろ向きの観察研究とし、感度および特異度を算出可能なデータ(真陽性、偽陽性、偽陰性、真陰性)を報告していることを条件とする。査読付きの原著論文を主に対象とするが、学会抄録等であっても十分な診断精度情報が含まれている場合には対象とする。
英語
This meta-analysis includes studies that evaluate the diagnostic accuracy - specifically sensitivity and specificity - of deep learning algorithms using ultra-widefield fundus images for the detection of retinal detachment. Eligible study designs include case-control, cross-sectional, prospective, and retrospective observational studies. Studies must report sufficient data to allow calculation of diagnostic accuracy metrics (true positives, false positives, false negatives, true negatives). While peer-reviewed original articles are primarily targeted, conference abstracts may also be included if they contain adequate diagnostic information.
日本語
感度または特異度のいずれか一方のみを報告している研究、あるいは診断精度の指標を算出するのに十分なデータを提供していない研究は除外する。また、同一データセットを重複して使用したと考えられる研究、ならびに症例報告、総説、エディトリアルなどの非原著論文も除外対象とする。
英語
Studies that report only sensitivity or specificity, or that lack sufficient data to calculate diagnostic accuracy metrics, will be excluded. In addition, studies suspected of using duplicate datasets and non-original articles such as case reports, reviews, and editorials will also be excluded.
日本語
名 | 悠喜 |
ミドルネーム | |
姓 | 水木 |
英語
名 | Yuki |
ミドルネーム | |
姓 | Mizuki |
日本語
横浜市立大学附属病院
英語
Yokohama City University Hospital
日本語
眼科
英語
Department of Ophthalmology
236-0004
日本語
神奈川県横浜市金沢区福浦3-9
英語
3-9 Fukuura, Kanazawa-ku, Yokohama, Kanagawa 236-0004, Japan
0457872683
mizuki.yuk.xj@yokohama-cu.ac.jp
日本語
名 | 悠喜 |
ミドルネーム | |
姓 | 水木 |
英語
名 | Yuki |
ミドルネーム | |
姓 | Mizuki |
日本語
横浜市立大学附属病院
英語
Yokohama City University Hospital
日本語
眼科
英語
Department of Ophthalmology
236-0004
日本語
神奈川県横浜市金沢区福浦3-9
英語
3-9 Fukuura, Kanazawa-ku, Yokohama, Kanagawa 236-0004, Japan
0457872683
mizuki.yuk.xj@yokohama-cu.ac.jp
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横浜市立大学
英語
Yokohama City University
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横浜市立大学附属病院
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Yuki Mizuki
英語
Yuki Mizuki
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横浜市立大学
英語
Yokohama City University
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横浜市立大学附属病院
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自己調達/Self funding
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英語
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横浜市立大学医学部視覚器病態学
英語
Yokohama City University School of Medicine Department of Ophthalmology and Visual Science
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神奈川県横浜市金沢区福浦3-9
英語
3-9 Fukuura, Kanazawa-ku, Yokohama, Kanagawa 236-0004, Japan
0457872683
mizuki.yuk.xj@yokohama-cu.ac.jp
いいえ/NO
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Kanagawa
2025 | 年 | 05 | 月 | 30 | 日 |
未公表/Unpublished
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開始前/Preinitiation
2025 | 年 | 05 | 月 | 19 | 日 |
2025 | 年 | 05 | 月 | 24 | 日 |
2027 | 年 | 03 | 月 | 31 | 日 |
日本語
本研究はPRISMA-DTAガイドラインおよびCochrane Handbookに準拠して実施され、UMIN-CTRおよびPROSPEROへの登録を予定している。得られた知見は、人工知能技術の眼科診療への導入可能性を検討する上での基礎資料として活用される予定である。
英語
This study will be conducted in accordance with the PRISMA-DTA guidelines and the Cochrane Handbook, and is planned to be registered in both the UMIN Clinical Trials Registry and PROSPERO. The findings are expected to serve as foundational evidence for evaluating the potential implementation of artificial intelligence technologies in ophthalmic practice.
2025 | 年 | 05 | 月 | 19 | 日 |
2025 | 年 | 05 | 月 | 24 | 日 |
日本語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000066189
英語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000066189