Intelligente Analyse und klinische Validierung zerebraler Kleingefäßerkrankungen mittels Magnetresonanztomographie: Eine multizentrische Studie
30. Oktober 2024 aktualisiert von: Xin Lou, Chinese PLA General Hospital
Die zerebrale Kleingefäßerkrankung (CSVD) macht 20 % der ischämischen Schlaganfälle aus und ist die häufigste Ursache für vaskuläre kognitive Beeinträchtigungen.
Die frühzeitige Erkennung von CSVD ist für eine frühzeitige Intervention und die Verbesserung der klinischen Ergebnisse von entscheidender Bedeutung.
Die Magnetresonanztomographie (MRT) kann ein empfindliches und robustes Instrument sein, um frühe Veränderungen in den feinstofflichen Strukturen und Funktionen des Gehirns zu erkennen.
Die Studie soll die umfassende Bewertung durch den Einsatz von KI bei der Frühdiagnose und Behandlung von CSVD untersuchen.
Studienübersicht
Status
Noch keine Rekrutierung
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Die zerebrale Kleingefäßerkrankung (CSVD) ist eine wichtige Ursache für Schlaganfälle, kognitive Beeinträchtigungen und andere Krankheiten, und ihre frühzeitige quantitative Bewertung kann die Prognose des Patienten erheblich verbessern.
Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist eine wichtige Methode zur Beurteilung des Auftretens, der Entwicklung und des Schweregrads einer CSVD.
Dem Diagnoseprozess fehlen jedoch quantitative Bewertungskriterien und er ist durch Erfahrung begrenzt, was leicht zu Fehldiagnosen und Fehldiagnosen führen kann.
Basierend auf den aktuellen technischen Herausforderungen, der Weiterentwicklung des Fachgebiets und der Aktualisierung des Wissens ist künstliche Intelligenz (KI) zur alternativen Methode der Wahl geworden, um das Auftreten unerwünschter medizinischer Unfälle zu vermeiden und den Diagnoseprozess zu vereinfachen, indem ein Deep-Learning-Modell erstellt wird, das dies kann Unterstützung von Ärzten bei der klinischen Entscheidungsfindung, um die diagnostische Wirksamkeit der CSCD-Erkennung und -Diagnose zu verbessern.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Geschätzt)
1000
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Chaobang Xie
- Telefonnummer: 18798120676
- E-Mail: chaobangxie@163.com
Studienorte
-
-
-
Beijing, China, 100853
- Chinese PLA General Hospital
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Kontakt:
- Chaobang Xie
- Telefonnummer: 18798120676
- E-Mail: chaobangxie@163.com
-
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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
Dies ist eine multizentrische Studie mit einem Gesamtplan von 1000 Patienten, 500 vom Chinese PLA General Hospital und 500 von anderen Zentren.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
① Männer und Frauen ab 40 Jahren;
Es wurde mindestens ein vaskulärer Risikofaktor identifiziert, darunter Bluthochdruck, Diabetes, Hyperlipidämie, koronare Herzkrankheit und chronische Nierenerkrankung;
- Der Patient führte gleichzeitig zwei MRT-Untersuchungen des Gehirns in einem Zeitintervall von mehr als 6 Monaten (≥6) durch.
Ausschlusskriterien:
① Der Patient hatte keine vaskulären Risikofaktoren;
Keine klinischen Nachuntersuchungsbilder;
- Es gibt erhebliche Bewegungsartefakte im Bild, die dem nicht gerecht werden können
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 Leistung von KI bei der Erkennung und Diagnose von Läsionen
Zeitfenster: 2 Jahre
|
Die Leistung von KI bei der Läsionserkennung und -diagnose, einschließlich Bildqualität, Genauigkeit, Empfindlichkeit und Spezifität bei der Läsionserkennung und bildgebenden Diagnose.
|
2 Jahre
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Studienstuhl: Xin Lou, MD/PhD, 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 (Geschätzt)
1. November 2024
Primärer Abschluss (Geschätzt)
1. September 2030
Studienabschluss (Geschätzt)
1. September 2030
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
22. Oktober 2024
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
30. Oktober 2024
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
31. Oktober 2024
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
31. Oktober 2024
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
30. Oktober 2024
Zuletzt verifiziert
1. September 2024
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 2024-685
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
Nein
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