Training eines maschinellen Lernmodells zur Erkennung von Venenerkrankungen mithilfe der PPG-Technologie
Eine Pilotstudie mit Techniken des maschinellen Lernens und PPG-Technologie zur Erkennung von Venenerkrankungen
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Sergio Da Silva, PhD
- Telefonnummer: 01483477199
- E-Mail: people@thewhiteleyclinic.co.uk
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Serah Duro, MSc
- E-Mail: serah.duro@thewhiteleyclinic.co.uk
Studienorte
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Guildford, Vereinigtes Königreich, GU2 7RF
- The Whiteley Clinic
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Die Patienten kommen zur Abklärung des Verdachts auf eine Venenerkrankung. Die Patienten müssen normal gehen und sich bewegen können und über eine gute Hautintegrität am Unterschenkel verfügen, an dem das PPG angebracht ist.
Alle Patienten, die an der TWC teilnehmen, sind 18 Jahre oder älter.
Ausschlusskriterien:
- Personen mit bekannter arterieller Verschlusskrankheit oder körperlicher Behinderung, die den Gang oder die Knöchelbewegung beeinträchtigt, werden ausgeschlossen.
Patienten, bei denen kein PPG am Unterschenkel befestigt werden kann (d. h. aktive Ulzerationen), werden ausgeschlossen.
Patienten können keine Einwilligung erteilen. Schwangere Frau.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Personen mit CVD (Behandlungsgruppe)
Teilnehmer, bei denen eine chronische Venenerkrankung (CVD) diagnostiziert wurde.
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Die Studie untersucht die Venenkompetenz durch drei verschiedene Übungen mit Photoplethysmographie (PPG)-Technologie zur Aufzeichnung des Blutflusses in den Beinvenen von 20 Probanden, aufgeteilt in zwei Gruppen: solche mit chronischer Venenerkrankung (CVD) und solche ohne.
Die Nullhypothese besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied in den Venenfüllungszeiten (VFT) und den PPG-Spurenvariationen zwischen Probanden mit CVD und solchen ohne CVD unter unterschiedlichen körperlichen Bedingungen geben wird.
Die alternative Hypothese legt nahe, dass Personen mit Herz-Kreislauf-Erkrankungen deutliche PPG-Muster aufweisen, insbesondere kürzere VFT und unterschiedliche Druckänderungen, die auf venösen Reflux oder Obstruktion hinweisen.
Diese Hypothese basiert auf früheren Erkenntnissen, die auf beobachtbare Unterschiede in der Venenfunktion zwischen betroffenen und nicht betroffenen Personen hinweisen.
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Personen ohne CVD (Kontrollgruppe)
Teilnehmer, bei denen keine Herz-Kreislauf-Erkrankung diagnostiziert wurde.
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Die Studie untersucht die Venenkompetenz durch drei verschiedene Übungen mit Photoplethysmographie (PPG)-Technologie zur Aufzeichnung des Blutflusses in den Beinvenen von 20 Probanden, aufgeteilt in zwei Gruppen: solche mit chronischer Venenerkrankung (CVD) und solche ohne.
Die Nullhypothese besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied in den Venenfüllungszeiten (VFT) und den PPG-Spurenvariationen zwischen Probanden mit CVD und solchen ohne CVD unter unterschiedlichen körperlichen Bedingungen geben wird.
Die alternative Hypothese legt nahe, dass Personen mit Herz-Kreislauf-Erkrankungen deutliche PPG-Muster aufweisen, insbesondere kürzere VFT und unterschiedliche Druckänderungen, die auf venösen Reflux oder Obstruktion hinweisen.
Diese Hypothese basiert auf früheren Erkenntnissen, die auf beobachtbare Unterschiede in der Venenfunktion zwischen betroffenen und nicht betroffenen Personen hinweisen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Diagnostische Genauigkeit eines KI-Modells zur Erkennung von Venenerkrankungen mithilfe von PPG-Signalen
Zeitfenster: Juni 2024 – September 2024
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Das primäre Ergebnismaß dieser Studie ist die Bewertung der diagnostischen Genauigkeit eines KI-Modells bei der Erkennung von Venenerkrankungen mithilfe von PPG-Signalen.
Dies wird quantifiziert, indem die Sensitivität und Spezifität des KI-Modells bei der Analyse von PPG-Signalen von gesunden Teilnehmern ohne Venenerkrankung und nicht gesunden Teilnehmern mit Venenerkrankung bewertet wird, ohne dass ein direkter Eingriff eines Gefäßberaters erforderlich ist.
Diese Ergebnisse werden dazu beitragen, das KI-Modell dahingehend zu bewerten, wie genau es Venenerkrankungen erkennen kann.
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Juni 2024 – September 2024
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Mark Whiteley, The Whiteley Clinic
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- TWC-SD-2024-05
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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