Vývoj nové konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci arytmií (AI-ECG)
Vývoj nové konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci arytmií pro šokovatelné srdeční rytmy
Přehled studie
Postavení
Postavení
Podmínky
Podmínky
Intervence / Léčba
Intervence / Léčba
Typ studie
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Zápis
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
California
-
San Diego, California, Spojené státy, 92037
- Scripps Clinic
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- DOSPĚLÝ
- OLDER_ADULT
- DÍTĚ
Přijímá zdravé dobrovolníky
Pohlaví způsobilá ke studiu
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Všechna data EKG sestavená z 12svodových EKG, jednosvodových a vícesvodových databází
Kritéria vyloučení:
- Žádný
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Počet skupin / kohort
Kohorty a intervence
Skupina / kohortaSkupina / kohorta |
Intervence / LéčbaIntervence / Léčba |
|---|---|
|
Údaje EKG
Kódovaná data včetně; vlnové délky, amplituda, intervaly, časování, frekvence
|
Konvoluční neuronová síť je konfigurována pro příjem segmentu elektrokardiogramu jako vstupu a pro generování výstupu indikujícího, zda přijatý segment elektrokardiogramu představuje srdeční arytmii.
Konvoluční neuronové síti nejsou identifikovány žádné specifické rysy elektrokardiogramu a přijatý segment elektrokardiogramu není před přijetím algoritmem filtrován, transformován ani zpracován.
Algoritmus je trénován podobným způsobem - segmenty elektrokardiogramu jsou jediným vstupem do konvoluční neuronové sítě.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Diagnostická přesnost
Časové okno: 1 ROK
|
Kritéria výkonnosti EKG American Heart Association
|
1 ROK
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Sponzor
Vyšetřovatelé
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Sanjeev Bhavnani, MD, Scripps Clinic Medical Group
Publikace a užitečné odkazy
Obecné publikace
- Johnson KW, Torres Soto J, Glicksberg BS, Shameer K, Miotto R, Ali M, Ashley E, Dudley JT. Artificial Intelligence in Cardiology. J Am Coll Cardiol. 2018 Jun 12;71(23):2668-2679. doi: 10.1016/j.jacc.2018.03.521.
- Kiranyaz S, Ince T, Gabbouj M. Real-Time Patient-Specific ECG Classification by 1-D Convolutional Neural Networks. IEEE Trans Biomed Eng. 2016 Mar;63(3):664-75. doi: 10.1109/TBME.2015.2468589. Epub 2015 Aug 14.
- Bhavnani SP, Parakh K, Atreja A, Druz R, Graham GN, Hayek SS, Krumholz HM, Maddox TM, Majmudar MD, Rumsfeld JS, Shah BR. 2017 Roadmap for Innovation-ACC Health Policy Statement on Healthcare Transformation in the Era of Digital Health, Big Data, and Precision Health: A Report of the American College of Cardiology Task Force on Health Policy Statements and Systems of Care. J Am Coll Cardiol. 2017 Nov 28;70(21):2696-2718. doi: 10.1016/j.jacc.2017.10.018. No abstract available.
- Bhavnani SP, Narula J, Sengupta PP. Mobile technology and the digitization of healthcare. Eur Heart J. 2016 May 7;37(18):1428-38. doi: 10.1093/eurheartj/ehv770. Epub 2016 Feb 11.
- Vandendriessche B, Abas M, Dick TE, Loparo KA, Jacono FJ. A Framework for Patient State Tracking by Classifying Multiscalar Physiologic Waveform Features. IEEE Trans Biomed Eng. 2017 Dec;64(12):2890-2900. doi: 10.1109/TBME.2017.2684244. Epub 2017 Mar 17.
- Arvanaghi R, Daneshvar S, Seyedarabi H, Goshvarpour A. Fusion of ECG and ABP signals based on wavelet transform for cardiac arrhythmias classification. Comput Methods Programs Biomed. 2017 Nov;151:71-78. doi: 10.1016/j.cmpb.2017.08.013. Epub 2017 Aug 24.
- Figuera C, Irusta U, Morgado E, Aramendi E, Ayala U, Wik L, Kramer-Johansen J, Eftestol T, Alonso-Atienza F. Machine Learning Techniques for the Detection of Shockable Rhythms in Automated External Defibrillators. PLoS One. 2016 Jul 21;11(7):e0159654. doi: 10.1371/journal.pone.0159654. eCollection 2016.
- Li Q, Rajagopalan C, Clifford GD. Ventricular fibrillation and tachycardia classification using a machine learning approach. IEEE Trans Biomed Eng. 2014 Jun;61(6):1607-13. doi: 10.1109/TBME.2013.2275000. Epub 2013 Jul 26.
- Lyon A, Minchole A, Martinez JP, Laguna P, Rodriguez B. Computational techniques for ECG analysis and interpretation in light of their contribution to medical advances. J R Soc Interface. 2018 Jan;15(138):20170821. doi: 10.1098/rsif.2017.0821.
- Mjahad A, Rosado-Munoz A, Bataller-Mompean M, Frances-Villora JV, Guerrero-Martinez JF. Ventricular Fibrillation and Tachycardia detection from surface ECG using time-frequency representation images as input dataset for machine learning. Comput Methods Programs Biomed. 2017 Apr;141:119-127. doi: 10.1016/j.cmpb.2017.02.010. Epub 2017 Feb 10.
- Xiong Z, Nash MP, Cheng E, Fedorov VV, Stiles MK, Zhao J. ECG signal classification for the detection of cardiac arrhythmias using a convolutional recurrent neural network. Physiol Meas. 2018 Sep 24;39(9):094006. doi: 10.1088/1361-6579/aad9ed.
- Fan X, Yao Q, Cai Y, Miao F, Sun F, Li Y. Multiscaled Fusion of Deep Convolutional Neural Networks for Screening Atrial Fibrillation From Single Lead Short ECG Recordings. IEEE J Biomed Health Inform. 2018 Nov;22(6):1744-1753. doi: 10.1109/JBHI.2018.2858789. Epub 2018 Aug 7.
- Warrick PA, Nabhan Homsi M. Ensembling convolutional and long short-term memory networks for electrocardiogram arrhythmia detection. Physiol Meas. 2018 Oct 30;39(11):114002. doi: 10.1088/1361-6579/aad386.
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (AKTUÁLNÍ)
Začátek studia
Primární dokončení (AKTUÁLNÍ)
Primární dokončení
Dokončení studie (AKTUÁLNÍ)
Dokončení studie
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (AKTUÁLNÍ)
První zveřejněno
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (AKTUÁLNÍ)
Poslední zveřejněná aktualizace
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
Další identifikační čísla studie
- 027527
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .