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Künstliche Intelligenz für verbesserte Echokardiographie

7. April 2022 aktualisiert von: Helse Nord-Trøndelag HF

Technology Revisiting Ultrasound Solutions of Tomorrow – Künstliche Intelligenz für verbesserte Echokardiographie

Der Zweck dieser Studie ist es, die Wirkung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz auf die Bildqualität in der Echokardiographie zu bewerten.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Die Studienpopulation wird aus ernannten Patienten der Klinik für Kardiologie, St. Olavs Hospital, rekrutiert. Nachdem sie über die Studie informiert wurden, werden alle Patienten, die ihre Einverständniserklärung abgeben und die Eignungsvoraussetzungen erfüllen, ihrer klinischen Standard-Echokardiographie-Untersuchung unterzogen, die von einem Sonographen in der Klinik durchgeführt wird. Zwei weitere Untersuchungen werden dann von einem anderen Sonographen bzw. einem erfahrenen Kardiologen durchgeführt.

In einem der Studienarme wird der zur Durchführung der zweiten Untersuchung randomisierte Sonographer den KI-Algorithmus (Intervention) verwenden.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

88

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Norwegen
      • Trondheim, Norwegen, 7491
        • St. Olav University Hospital

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

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Zustimmungsfähigkeit

Ausschlusskriterien:

  • Indikation für echokardiographische Kontrastmittel

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Sonstiges
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Single

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Mit KI-Algorithmus
Im Arm „Mit KI-Algorithmus“ führt der Sonograph die echokardiographische Untersuchung mit dem KI-Algorithmus durch.
Sonstiges: KI-Algorithmus zur apikalen Verkürzung in der Echokardiographie
Der Algorithmus basiert auf künstlicher Intelligenz und gibt dem Sonographen, der die echokardiographische Untersuchung durchführt, Echtzeit-Feedback zur linksventrikulären apikalen Verkürzung. Der Algorithmus wurde mithilfe von Deep-Learning-Techniken von Technologen der Abteilung für Kreislauf und medizinische Bildgebung, NTNU, entwickelt.
Kein Eingriff: Ohne KI-Algorithmus
Bei „Ohne AI-Algorithmus“ wird die echokardiographische Untersuchung ohne Verwendung des AI-Algorithmus durchgeführt.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Linksventrikuläre apikale Verkürzung
Zeitfenster: 0 Tage
Die apikale Verkürzung wird von Echokardiographie-Experten post hoc verblindet evaluiert. Die beiden Studienarme werden verglichen.
0 Tage

Andere Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Bildqualität
Zeitfenster: 0 Tage
Die Bildqualität wird von Echokardiographie-Experten post hoc verblindet bewertet. Ein standardisiertes Bewertungssystem für die Bildqualität in der Echokardiographie, das lokal entwickelt wurde, wird zur Bewertung mit Werten von 1 bis 6 verwendet, wobei 1 die Mindestpunktzahl und 6 die Höchstpunktzahl ist. Die beiden Studienarme werden verglichen.
0 Tage
Variation der linksventrikulären Größe zwischen Beobachtern
Zeitfenster: 0 Tage
Während dieser Studie werden die Sonographen und der erfahrene Kardiologe Messungen auf der Grundlage ihrer individuellen echokardiographischen Bilder durchführen. Unterschiede in den Messungen werden ausgewertet, um die Variation zwischen den Beobachtern zwischen Sonographen und Kardiologen zu bestimmen.
0 Tage
Inter-Observer-Variation der linksventrikulären Funktion
Zeitfenster: 0 Tage
Während dieser Studie werden die Sonographen und der erfahrene Kardiologe Messungen auf der Grundlage ihrer individuellen echokardiographischen Bilder durchführen. Unterschiede in den Messungen werden ausgewertet, um die Variation zwischen den Beobachtern zwischen Sonographen und Kardiologen zu bestimmen.
0 Tage
Validierung des KI-Algorithmus zur Erkennung von Verkürzungen
Zeitfenster: 0 Tage
Vergleich des KI-Algorithmus zur Erkennung von Verkürzungen mit manueller Referenz
0 Tage
Inter-Observer-Variation der Größe des linken Vorhofs
Zeitfenster: 0 Tage
Während dieser Studie werden die Sonographen und der erfahrene Kardiologe Messungen auf der Grundlage ihrer individuellen echokardiographischen Bilder durchführen. Unterschiede in den Messungen werden ausgewertet, um die Variation zwischen den Beobachtern zwischen Sonographen und Kardiologen zu bestimmen.
0 Tage
Inter-Observer-Variation der linksatrialen Funktion
Zeitfenster: 0 Tage
Während dieser Studie werden die Sonographen und der erfahrene Kardiologe Messungen auf der Grundlage ihrer individuellen echokardiographischen Bilder durchführen. Unterschiede in den Messungen werden ausgewertet, um die Variation zwischen den Beobachtern zwischen Sonographen und Kardiologen zu bestimmen.
0 Tage
Entwicklung eines KI-Algorithmus zur Echtzeit-Bewertung des linken Vorhofs
Zeitfenster: 0 Tage
Herzstrukturen wie Lumen des linken Vorhofs (LA), LA-Wand, LA-Appendix, Mitralklappe werden annotiert und als Referenz verwendet.
0 Tage
Variation nach Methodik
Zeitfenster: 0 Tage
Variation der Messung durch die Art der Messung
0 Tage

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Helse Nord-Trøndelag HF

Mitarbeiter

St. Olavs Hospital

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 (Tatsächlich)

29. September 2020

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

30. Juni 2021

Studienabschluss (Tatsächlich)

30. Juni 2021

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

23. September 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

2. Oktober 2020

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

8. Oktober 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

14. April 2022

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

7. April 2022

Zuletzt verifiziert

1. April 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • TRUST-AI_201

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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