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Vorhersage des COPD-Schweregrades mittels elektrischer Impedanztomographie

5. April 2024 aktualisiert von: wang kaifei, Chinese PLA General Hospital

Vorhersage des COPD-Thorax-CT-Schweregrades mithilfe der elektrischen Impedanztomographie durch maschinelle Lernmethoden

Der Zweck dieser Studie besteht darin, den visuellen CT-Score eines Emphysems mit EIT-basierten Parametern vorherzusagen, um eine nicht-invasive und bequeme Methode zur Beurteilung der Lungenstruktur sowie des physiologischen und pathologischen Fortschreitens der COPD bereitzustellen.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Detaillierte Beschreibung

Methoden: Durch die Erfassung von Lungenfunktionsdaten, visuellen CT-Scores und EIT-Daten sowie den Einsatz von Deep-Machine-Learning-Algorithmen zum Vergleich der Vorhersagefähigkeiten von EIT und PFT für visuelle CT-Scores von Lungenemphysemen zielt diese Studie darauf ab, die Beurteilungsfähigkeit von EIT zu validieren das Fortschreiten der COPD.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

150

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • China
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, China, 100853
        • Rekrutierung
        • PLA
        • Kontakt:

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

Ja

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Klinikärzte vermuten aufgrund der Symptome und der körperlichen Untersuchung, dass ein Patient an COPD leiden könnte, eine endgültige Diagnose wurde jedoch nicht durch PFTs bestätigt.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Klinikärzte vermuten aufgrund der Symptome und der körperlichen Untersuchung, dass ein Patient an COPD leiden könnte, eine endgültige Diagnose wurde jedoch nicht durch PFTs bestätigt.
  • Alter > 20 Jahre und in der Lage sein, mit Ärzten zu kommunizieren.
  • Bereit, eine Einverständniserklärung für den Verlauf der Studie zu unterzeichnen.

Ausschlusskriterien:

  • Ablehnung der EIT-Untersuchung durch den Patienten.
  • Die CT-Scan-Informationen sind unvollständig und der Zeitraum zwischen dem Lungenfunktionstest und dem CT-Scan beträgt mehr als 180 Tage.

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
Die Vorhersagekraft von EIT und PFT für die visuelle CT-Bewertung von Emphysemen
Zeitfenster: 1 Monate
die Vorhersagegenauigkeit zwischen Deep-Machine-Learning-Modellen basierend auf PFT-Daten und EIT-Daten
1 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Chinese PLA General 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)

1. April 2023

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Juni 2024

Studienabschluss (Geschätzt)

1. August 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

30. März 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

5. April 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

11. April 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

11. April 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

5. April 2024

Zuletzt verifiziert

1. April 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • EIT and COPD

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

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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