Diagnostic Accuracy of a Deep Learning-Based Software for Automated Multiparametric Echocardiographic Measurements (PANECHO)
maanantai 27. heinäkuuta 2026 päivittänyt: Centro Cardiologico Monzino
PANECHO: Diagnostic Accuracy of a Deep Learning-Based Artificial Intelligence Software Developed for Automated Multiparametric Echocardiographic Measurements From Echocardiographic Video Images: A Multicenter Study of the Italian Society of Echocardiography and Cardiovascular Imaging (SIECVI)
Transthoracic echocardiography is an essential imaging modality for the diagnosis and follow-up of cardiovascular diseases.
Comprehensive echocardiographic assessment requires multiple quantitative measurements of cardiac structure and function, which are time-consuming and highly dependent on operator expertise.
US2.AI (Us2.v1) is an artificial intelligence (deep learning)-based software designed to automatically analyze standard two-dimensional and Doppler echocardiographic DICOM video clips acquired from different ultrasound vendors.
The software provides automated measurements of cardiac morphology and function, including chamber dimensions and volumes, left and right ventricular systolic and diastolic function, myocardial strain, and Doppler-derived parameters, generating a comprehensive echocardiographic report based on current international guideline recommendations.
In addition, the software may assist in identifying echocardiographic features suggestive of several cardiovascular conditions, including heart failure, pulmonary hypertension, hypertrophic cardiomyopathy, cardiac amyloidosis, valvular heart disease, and ischemic cardiomyopathy.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Rekrytointi
Yksityiskohtainen kuvaus
This is a non profit, prospective, multicenter observational study aimed at evaluating the diagnostic accuracy of the US2.AI software by comparing its automated echocardiographic measurements with measurements performed by experienced echocardiographers, considered the reference standard.
The study will assess the agreement between automated and expert-derived measurements and determine the reliability of the software in routine clinical practice. Demonstrating high diagnostic accuracy may support the use of artificial intelligence to standardize echocardiographic measurements and facilitate comprehensive image analysis, particularly in settings where advanced analysis tools or highly experienced operators are not readily available.
Opintotyyppi
Havainnollistava
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
1157
Yhteystiedot ja paikat
Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.
Opiskeluyhteys
- Nimi: Laura Fusini, MD
- Puhelinnumero: +39 0258002909
- Sähköposti: laura.fusini@cardiologicomonzino.it
Opiskelupaikat
-
-
Lombardy
-
Milan, Lombardy, Italia, 20132
- Rekrytointi
- Centro Cardiologico Monzino, IRCCS
-
Ottaa yhteyttä:
- Chiara Centenaro
- Puhelinnumero: +39 0258002031
- Sähköposti: chiara.centenaro@cardiologicomonzino.it
-
-
Osallistumiskriteerit
Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Ei
Näytteenottomenetelmä
Ei-todennäköisyysnäyte
Tutkimusväestö
Consecutive adult patients undergoing clinically indicated standard transthoracic echocardiography at seven high-volume echocardiography laboratories with experienced operators.
Kuvaus
Inclusion Criteria:
- Adults aged 18 years or older.
- Undergoing clinically indicated standard transthoracic echocardiography.
- Adequate echocardiographic image quality for automated and expert analysis.
- Written informed consent provided prior to study participation.
Exclusion Criteria:
- Age <18 years.
- Frequent and/or complex cardiac arrhythmias during echocardiographic examination.
- Suboptimal echocardiographic images.
Opintosuunnitelma
Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
|---|
|
Prospective Cohort
Consecutive adult patients referred for clinically indicated standard transthoracic echocardiography at seven high-volume echocardiography laboratories will be enrolled.
Echocardiographic examinations will be performed according to routine clinical practice by experienced operators.
Standard two-dimensional, Doppler, and other clinically indicated measurements required for the diagnostic report will be obtained manually by expert echocardiographers and automatically by the artificial intelligence software (US2.AI).
No additional study-specific imaging procedures or follow-up visits are planned.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Agreement between AI-derived and expert-derived echocardiographic measurements across predefined patient subgroups
Aikaikkuna: January 2027
|
Comparison of the agreement between automated and expert-derived measurements in predefined subgroups, including participants with normal echocardiographic findings and those with specific cardiovascular diseases.
|
January 2027
|
|
Agreement between AI-derived and expert-derived echocardiographic measurements
Aikaikkuna: Jan 2027
|
Agreement between automated echocardiographic measurements generated by the US2.AI software and manual measurements performed by experienced echocardiographers (reference standard) across standard two-dimensional, Doppler, and strain parameters.
|
Jan 2027
|
|
Time required for echocardiographic analysis
Aikaikkuna: January 2027
|
Comparison of the time required to obtain a complete set of echocardiographic measurements using manual analysis by experienced echocardiographers versus automated analysis by the US2.AI software.
|
January 2027
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Agreement between AI-assisted and expert final echocardiographic diagnoses
Aikaikkuna: January 2027
|
Agreement between the final echocardiographic diagnosis suggested by the US2.AI software and the final diagnosis reported by the expert echocardiographer.
|
January 2027
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.
Sponsori
Opintojen ennätyspäivät
Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan julkisella verkkosivustolla.
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Maanantai 27. huhtikuuta 2026
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Sunnuntai 31. tammikuuta 2027
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Sunnuntai 31. tammikuuta 2027
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Maanantai 27. heinäkuuta 2026
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Maanantai 27. heinäkuuta 2026
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Perjantai 31. heinäkuuta 2026
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Perjantai 31. heinäkuuta 2026
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Maanantai 27. heinäkuuta 2026
Viimeksi vahvistettu
Keskiviikko 1. heinäkuuta 2026
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muut tutkimustunnusnumerot
- L2-309
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Ei
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Ei
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .