Mély tanulás az aritmiák intelligens azonosításához (ECG-LEARNING)
2024. április 2. frissítette: First Affiliated Hospital Xi'an Jiaotong University
Mély tanulás az aritmiák intelligens azonosítására (EKG-LEARNING): nyomozó által kezdeményezett, nemzeti többközpontú, retrospektív prospektív, kohorsz vizsgálat
A tanulmány célja egy mély tanulási modell megtervezése és betanítása a különböző aritmiák diagnosztizálására.
A tanulmány áttekintése
Részletes leírás
Ennek a tanulmánynak az a célja, hogy retrospektíven és prospektív módon gyűjtsön rutin klinikai adatokat, például elektrokardiogramot olyan szívritmuszavarban szenvedő betegektől, akik megfelelnek a beválasztási és kizárási kritériumoknak.
Ezután megtervezzük és betanítjuk a mélytanulási modellt az aritmiák elektrokardiográfiás jellemzőinek elemzésére, valamint az aritmiák típusainak azonosítására és a modell értékének értékelésére a különböző aritmiák diagnosztizálására.
Tanulmány típusa
Megfigyelő
Beiratkozás (Becsült)
4000
Kapcsolatok és helyek
Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.
Tanulmányi kapcsolat
- Név: Guoliang Li, M.D.
- Telefonszám: +8613759982523
- E-mail: liguoliang_med@163.com
Tanulmányozza a kapcsolattartók biztonsági mentését
- Név: Chaofeng Sun, M.D.
- E-mail: cfsun1@mail.xjtu.edu.cn
Tanulmányi helyek
-
-
Shaanxi
-
Xi'an, Shaanxi, Kína, 710061
- First Affiliated Hospital of Xi'an Jiantong University
-
-
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
- Gyermek
- Felnőtt
- Idősebb felnőtt
Egészséges önkénteseket fogad
Nem
Mintavételi módszer
Nem valószínűségi minta
Tanulmányi populáció
A tizenkét elvezetéses elektrokardiogram vagy Holter által aritmiával diagnosztizált betegek.
Leírás
Bevételi kritériumok:
- Retrospektív vizsgálathoz: 1. Rutin felszíni 12 elvezetéses elektrokardiogram vagy Holter vizsgálattal diagnosztizált aritmiában szenvedő betegek; 2.Az aritmia típusát intrakardiális elektrofiziológiai vizsgálattal diagnosztizálják.
- Prospektív vizsgálathoz: 1. Rutin felszíni 12 elvezetéses elektrokardiogram vagy Holter vizsgálattal diagnosztizált aritmiás betegek; 2.Intrakardiális elektrofiziológiai vizsgálatot tervezünk.
Kizárási kritériumok:
- Rutinszerű felületi 12 elvezetéses elektrokardiogram vagy holter adatok hiánya;
- Az intrakardiális elektrofiziológiai vizsgálat hiánya;
- A betegek megtagadták a tájékozott beleegyező nyilatkozat aláírását, és megtagadták a vizsgálatban való részvételt.
Tanulási terv
Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
Kohorszok és beavatkozások
Csoport / Kohorsz |
Beavatkozás / kezelés |
|---|---|
|
Kísérleti Csoport
Az aritmiás betegek ezen csoportjából származó EKG-adatokat és klinikai adatokat felhasználják egy mély tanulási modell felépítéséhez.
|
A betegeknek semmilyen beavatkozást nem végeznek.
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Egy mély tanulási modell, amelyet az aritmia típusainak intelligens azonosítására terveztek.
Időkeret: 1 nappal a beiratkozás után.
|
A modell betanítása az oktatókészleten történik, a legjobb modell és a hiperparaméterek kiválasztása az ellenőrző készleten keresztül történik, végül a modell eredményeit tesztelik a tesztkészleten.
|
1 nappal a beiratkozás után.
|
Másodlagos eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
A mély tanulási modell érzékenysége, specifikussága és pontossága
Időkeret: 1 nappal a beiratkozás után.
|
A megtervezett mély tanulási modell érzékenységét, specificitását és pontosságát intrakardiális elektrofiziológiai vizsgálati eredményekkel értékelték, hogy azonosítsák a különböző központokból származó aritmiás betegeket.
|
1 nappal a beiratkozás után.
|
Együttműködők és nyomozók
Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.
Együttműködők
Nyomozók
- Kutatásvezető: Guoliang Li, M.D., First Affiliated Hospital Xi'an Jiaotong University
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 (Becsült)
2024. december 30.
Elsődleges befejezés (Becsült)
2028. augusztus 31.
A tanulmány befejezése (Becsült)
2028. december 31.
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
2023. július 6.
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2023. július 21.
Első közzététel (Tényleges)
2023. augusztus 1.
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
2024. április 4.
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2024. április 2.
Utolsó ellenőrzés
2024. április 1.
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
Kulcsszavak
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- XJTU1AF2023LSK-170
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. .
Klinikai vizsgálatok a Megfigyelő
-
Kansas City Heart Rhythm Research FoundationMég nincs toborzásSzívritmuszavarokEgyesült Államok
-
MedtronicToborzásKrónikus rhinosinusitis (diagnózis)Egyesült Királyság, Németország