Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Echokardiográfiás képminőség-irányítási rendszer fejlesztése mély tanuláson alapulóan

2023. február 21. frissítette: The Affiliated Nanjing Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School

Echokardiográfiás képminőség-irányítási rendszer mély tanuláson alapuló: egyközpontú prospektív tanulmány

Mély tanuláson alapuló echokardiográfiás képminőség-menedzsment rendszer kidolgozása objektív és pontos automatikus echokardiográfiás képminőség-ellenőrzés elérése érdekében. Összesen 2000 transzthoracalis echokardiográfiát végző beteget vettek fel a Nanjing Egyetem Orvosi Karával társult Dobtorony Kórház Ultrahang Orvostudományi Osztályára. Nyolc TTE nézetszegmentáció adatait gyűjtöttük össze, beleértve a bal kamra parasternális hosszú tengelyének (PLAX_LV), a nagy érszint parasternális rövid tengelyének (PSAX_GV), a mitrális billentyű szint parasternalis rövid tengelyének (PSAX_MV) nézeteit, a papilláris izomszint parasternalis rövid tengelye (PSAX_PM), az apikális szint parasternalis rövid tengelye (PSAX_AP), apikális négy üreg (A4C), apikális három üreg (A3C), apikális két üreg (A2C). 1500 beteg adatait használtuk fel tréningkészletként, a többit pedig validációs készletként. Ezeket a videoadatokat a megfelelő nézetszegmentációkba soroltuk, és a Video Swin Transformed Modell elemezte. Ezután létrejött a különböző nézetszegmentálások pontozási modulja, amely kombinálja a kulcskockák kivonását, a képszegmentálást, a videó célfelismerését és a videó osztályozási modellt. Ezzel párhuzamosan az automatikus echokardiográfiás képértékelő rendszer által elért pontszámokat összevettük a mesterséges pontszámmal. Folyamatos javítással és tanulással, és végül egy elsődleges automatizált osztályozási rendszer felépítésével. Végül elkészült az automatikus echokardiográfiás képértékelési rendszer, amelyet a többi 500 betegen elvégeztek.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Toborzás

Körülmények

Részletes leírás

Mély tanuláson alapuló echokardiográfiás képminőség-menedzsment rendszer kidolgozása objektív és pontos automatikus echokardiográfiás képminőség-ellenőrzés elérése érdekében. Összesen 2000 transzthoracalis echokardiográfiát végző beteget vettek fel a Nanjing Egyetem Orvosi Karával társult Dobtorony Kórház Ultrahang Orvostudományi Osztályára. A felvételi kritériumok: Standardizált TTE-nézetszegmentációval rendelkező betegek; A kizárási kritériumok: Nem teljes standard szegmentációval rendelkező betegek. Nyolc TTE nézetszegmentáció adatait gyűjtöttük össze, beleértve a bal kamra parasternális hosszú tengelyének (PLAX_LV), a nagy érszint parasternális rövid tengelyének (PSAX_GV), a mitrális billentyű szint parasternalis rövid tengelyének (PSAX_MV) nézeteit, a papilláris izomszint parasternalis rövid tengelye (PSAX_PM), az apikális szint parasternalis rövid tengelye (PSAX_AP), apikális négy üreg (A4C), apikális három üreg (A3C), apikális két üreg (A2C). 1500 beteg adatait használtuk fel tréningkészletként, a többit pedig validációs készletként. Ezeket a videoadatokat a megfelelő nézetszegmentációkba soroltuk, és a Video Swin Transformed Modell elemezte. Ezután létrejött a különböző nézetszegmentálások pontozási modulja, amely kombinálja a kulcskockák kivonását, a képszegmentálást, a videó célfelismerését és a videó osztályozási modellt. Ezzel párhuzamosan az automatikus echokardiográfiás képértékelő rendszer által elért pontszámokat összevettük a mesterséges pontszámmal. Folyamatos javítással és tanulással, és végül egy elsődleges automatizált osztályozási rendszer felépítésével. Végül a maradék 500 betegen elvégezték az echokardiográfiás képminőség-irányítási rendszert és továbbfejlesztették.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Várható)

2000

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi kapcsolat

Tanulmányi helyek

  • Kína
    • Jiangsu
      • Nanjing, Jiangsu, Kína, 210008
        • Toborzás
        • Affiliated Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School
        • Kapcsolatba lépni:

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

18 év és régebbi (Felnőtt, Idősebb felnőtt)

Egészséges önkénteseket fogad

Igen

Tanulmányozható nemek

Összes

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

standardizált TTE-nézettel rendelkező betegek

Leírás

Bevételi kritériumok:

  1. életkor ≥18 év, nem korlátlan;
  2. Standardizált TTE-nézettel rendelkező betegek;
  3. Az alanyok önkéntesen vettek részt a vizsgálatban, és aláírták a beleegyezésüket;

Kizárási kritériumok:

  1. hiányos standard TTE-nézetekkel rendelkező betegek;
  2. rossz hangátviteli feltételekkel rendelkező betegek.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Megfigyelési modellek: Egyéb
  • Időperspektívák: Leendő

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Szabványos nézetcsoport
Az ebbe a csoportba tartozó betegek echokardiográfiás képei standardizáltak.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
a PSAX nézet pontszáma
Időkeret: 12 hónap
a PSAX nézet pontszáma az echokardiográfiás képminőség-kezelő rendszer által
12 hónap
az apikális nézet pontszáma
Időkeret: 12 hónap
az apikális nézet pontszáma az echokardiográfiás képminőség-irányítási rendszer szerint
12 hónap

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Szponzor

The Affiliated Nanjing Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School

Együttműködők

Southeast University, China

Publikációk és hasznos linkek

A vizsgálattal kapcsolatos információk beviteléért felelős személy önkéntesen bocsátja rendelkezésre ezeket a kiadványokat. Ezek bármiről szólhatnak, ami a tanulmányhoz kapcsolódik.

Általános kiadványok

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Tényleges)

2022. december 30.

Elsődleges befejezés (Várható)

2024. december 31.

A tanulmány befejezése (Várható)

2025. december 31.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2022. november 21.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2022. november 21.

Első közzététel (Tényleges)

2022. december 1.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Becslés)

2023. február 23.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2023. február 21.

Utolsó ellenőrzés

2022. szeptember 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Kulcsszavak

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • 2022-337-01

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

ELDÖNTETLEN

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel