Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Automatisierte echokardiographische Erkennung von Erkrankungen der Herzkranzgefäße mithilfe von Methoden der künstlichen Intelligenz

18. November 2025 aktualisiert von: Beijing Hospital
Die Inzidenzrate und die Mortalität koronarer Herzkrankheit steigen von Jahr zu Jahr. Die Erforschung nicht-invasiver, genauer und umfassend anwendbarer Methoden zur Untersuchung und Diagnose ist von großer Bedeutung. Neue Ultraschalltechniken, wie die nicht-invasive Myokardarbeit, haben sich bei Screening und Diagnose als überlegen gegenüber herkömmlichen Ultraschalltechniken erwiesen. Allerdings ist die diagnostische Analyse auf der Grundlage von Ultraschallvideobildern zeitaufwändig und subjektiv. Der Fortschritt der Technologie der künstlichen Intelligenz bei der vollautomatischen quantitativen Auswertung von Videobildern bietet die Möglichkeit für computergestütztes Design-Screening und Diagnose. Derzeit ist der Einsatz künstlicher Intelligenz im computergestützten Design ein aktuelles Thema auf dem Gebiet der Herz-Kreislauf-Erkrankungsforschung. Die Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz bei der Erstellung computergestützter Diagnosemodelle auf der Grundlage von Ultraschallvideobildern steckt noch in den Kinderschuhen.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Detaillierte Beschreibung

1) Klärung des Werts neuer Indikatoren für Herzultraschalltechniken bei der Diagnose koronarer Herzkrankheiten; 2) Um eine Klassifizierung und Erkennung von Herzultraschallabschnitten zu erreichen; Implementierung einer automatischen Segmentierung und Erkennung der linken Ventrikelhöhle, des linksventrikulären Myokards und der Wandkonturen des linken Vorhofs durch das CLAS-Modell; Verwendung eines anderen Modells zur Verfolgung der Herzbewegung und zur Synthese von Geschwindigkeitsvektorkarten des Herzflussfeldes. 3) Verifizierung und Optimierung des oben erwähnten vollautomatischen Diagnosemodells für koronare Herzkrankheit mit künstlicher Intelligenz.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

1500

Kontakte und Standorte

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

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

N/A

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Patienten mit Verdacht auf eine koronare Herzkrankheit, die eine Koronarangiographie planen

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Patienten mit Verdacht auf eine koronare Herzkrankheit, die eine Koronarangiographie planen

Ausschlusskriterien:

Patienten mit ①Aortenklappenstenose, Aortenklappenersatzoperation, hypertropher Kardiomyopathie; ②Schwere Herzklappenerkrankung, Arrhythmie, Kardiomyopathie, angeborene Herzkrankheit; ③Die Qualität der Ultraschallbilder ist schlecht.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Unterschiedliche Ergebnisse der Koronarangiographie
Zeitfenster: Koronarangiographische Untersuchung innerhalb von 2-3 Tagen nach Aufnahme
Der Grad der Koronararterienstenose
Koronarangiographische Untersuchung innerhalb von 2-3 Tagen nach Aufnahme

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Beijing 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)

11. März 2024

Primärer Abschluss (Geschätzt)

11. März 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

11. Mai 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

11. März 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

11. März 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

18. März 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

21. November 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

18. November 2025

Zuletzt verifiziert

1. November 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • BeijingH-WF

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 .

Klinische Studien zur Koronare Herzkrankheit

Suchen Sie nach ähnlichen Studien

Sponsoren und Mitarbeiter

Krankheiten

Drogeninterventionen

CROs by country

CROs in Ghana

Bedingungen

Seltene Krankheiten

Drogeninterventionen

Nahrungsergänzungsmittel

Sponsor / Mitarbeiter

Standorte

Abonnieren