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Deep Learning-Based Automated Pressure-Strain Loop Analysis

24. September 2026 aktualisiert von: Norwegian University of Science and Technology

Noninvasive left ventricular pressure-strain loop analysis estimates myocardial work from longitudinal strain, brachial systolic blood pressure, and cardiac valve-event timing. It provides global work index, constructive work, wasted work, and work efficiency.

This study evaluates a deep-learning method that automates myocardial work and loop-shape analysis. The method may reduce analysis time, improve reproducibility, and identify patterns associated with heart failure.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

25

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

  • Name: Håvard Dalen, Professor Havard Dalen, MD, Ph
  • Telefonnummer: +4772828027
  • E-Mail: havard.dalen@ntnu.no

Studienorte

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Inclusion Criteria:

Heart failure participants:

  • Age ≥18 years
  • Able to provide informed consent
  • Previous myocardial infarction
  • Left ventricular ejection fraction ≤40% after myocardial infarction

Healthy volunteers:

  • Age ≥18 years
  • Able to provide informed consent

Exclusion Criteria:

Heart failure participants:

  • Unstable disease
  • Contraindication to exercise testing or echocardiography, as judged by an experienced cardiologist

Healthy volunteers:

  • Hypertension
  • Diabetes mellitus
  • Dyslipidemia
  • Current smoking
  • Pregnancy
  • Significant systemic disease
  • Cardioactive medication affecting heart rate, myocardial contractility, or vascular tone
  • Echocardiographic findings suggesting structural heart disease

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Grundlegende Wissenschaft
  • Zuteilung: Nicht randomisiert
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Participants With Heart Failure

Participants undergo echocardiography at rest, during sustained handgrip, and during semi-supine bicycle exercise.

Participants perform sustained isometric handgrip at around 30 % of maximal voluntary contraction for 5 minutes during echocardiography.

Participants perform graded semi-supine bicycle exercise during echocardiography.

Experimental: Healthy Volunteers

Healthy volunteers undergo echocardiography at rest, during sustained handgrip, and during semi-supine bicycle exercise.

Participants perform sustained isometric handgrip at around 30 % of maximal voluntary contraction for 5 minutes during echocardiography.

Participants perform graded semi-supine bicycle exercise during echocardiography.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Echocardiographic Acquisition Success
Zeitfenster: During one study visit: at rest, during the handgrip and bicycle test.

Percentage of acquired examinations successfully processed by the deep-learning pipeline to generate myocardial work indices, assessed separately at rest, during handgrip, and during bicycle exercise.

During one study visit: at rest, during the handgrip and bicycle test.

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Agreement Between Deep Learning- and Expert-Derived Myocardial Work Indices
Zeitfenster: Echocardiograms acquired at rest and during handgrip and bicycle exercise at a single study visit.

Agreement for myocardial work indices will be assessed using mean bias with 95% limits of agreement, and mean absolute error.

Echocardiograms acquired at rest and during handgrip and bicycle exercise at a single study visit.

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Mitarbeiter

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

1. September 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Mai 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Mai 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

24. September 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

24. September 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

30. September 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

30. September 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

24. September 2026

Zuletzt verifiziert

1. September 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2019/1059_1

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Individual participant data sharing is not currently planned. Any future sharing would require appropriate ethical, institutional, and data-protection approvals.

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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