Rilevazione ECG abilitata dall'intelligenza artificiale delle malattie cardiache congenite nei bambini: un nuovo strumento diagnostico (AI-ECG-CHD)
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Tipo di studio
Tipo di studio
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Sun Jing, MD
- Numero di telefono: 15618497517
- Email: sunjing02@xinhuamed.com.cn
Luoghi di studio
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Shanghai Municipality
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Shanghai, Shanghai Municipality, Cina
- Xinhua Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- L'età della prima visita era compresa tra 3 mesi dopo la nascita e 18 anni;
- Nel gruppo con difetto del setto interatriale, ai pazienti del gruppo dei casi è stato richiesto di completare un esame ECG e di confermare mediante un'attenta ecografia cardiaca la presenza di un semplice difetto del setto interatriale secondario senza altre malformazioni cardiache complesse (come drenaggio della vena polmonare ectopica, malformazione dell'arteria del cono del tronco , arco aortico interrotto, ipertensione polmonare primaria, ecc.). Nel gruppo con ipertensione polmonare, la presenza di ipertensione polmonare associata a malattia coronarica è stata confermata da un attento esame ecografico cardiaco. Il gruppo di controllo era composto da pazienti con struttura intracardiaca normale esaminati mediante ecografia cardiaca. L'intervallo di tempo tra l'esame ECG e l'esame ecocardiografico di tutti i pazienti è stato < 1 mese;
- Nessuna malattia grave al momento della visita iniziale (malattia organica non pericolosa per la vita causata da cardiopatia congenita).
Criteri di esclusione:
- Età della prima visita < 3 mesi o > 18 anni;
- Cardiopatie congenite complicate (come drenaggio venoso polmonare anomalo, malformazione dell'arteria cono tronco, arco aortico interrotto, ipertensione polmonare primaria, ecc.);
- Le informazioni cliniche sono incomplete, inclusa la mancanza di informazioni sull'ECG o sull'ecocardiografia, oppure l'intervallo di tempo tra l'ECG e l'ecocardiografia è > 1 mese;
- Malattie potenzialmente letali associate ad altri sistemi di organi;
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
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Controllo
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Ipertensione polmonare
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Difetto del setto interatriale
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Database ECG su larga scala per bambini
Lasso di tempo: 2024.01.01-2024.12.30
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Sono stati raccolti e confrontati i dati ECG di bambini provenienti da più centri, compresi i tipi di CHD comuni e rari e l'ECG di bambini normali, per costruire un database ECG su larga scala che copre diverse età e malattie CHD.
Inoltre, i dati ECG originali (segnali digitali o immagini ECG) verranno pre-elaborati per renderli conformi agli standard di input dei modelli di deep learning, in modo da migliorare la qualità e l'efficienza del successivo addestramento del modello e ridurre l'eterogeneità dei multi -centro dati ECG.
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2024.01.01-2024.12.30
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Modello di elettrocardiogramma assistito da intelligenza artificiale per la malattia coronarica nei bambini
Lasso di tempo: 2024.01.01-2025.12.30
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Il modello di rete neurale profonda sarà stabilito sulla base di algoritmi come rete neurale convoluzionale, trasformatori e autoencoder, e sarà addestrato e verificato nel set di dati ECG multicentrico dei bambini (85%) stabilito sulla base di CCHDnet, in modo da ottimizzare continuamente il modello e migliorare le prestazioni diagnostiche del modello.
Inoltre, verrà integrato il modello di deep learning basato sulla singola malattia della malattia coronarica e verrà costruito il sistema di intelligenza artificiale CHD-ECG, che alla fine estrarrà e riconoscerà automaticamente le informazioni generali di base come l'età e il sesso del bambino attraverso l'ECG, quindi prevedere e classificare le potenziali caratteristiche CHD nell'ECG sulla base di ciò.
Il gruppo di ricerca ha inizialmente selezionato i sottotipi rappresentativi di CHD - difetto del setto interatriale e ipertensione polmonare come direzione iniziale dell'esplorazione.
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2024.01.01-2025.12.30
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
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Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
Completamento dello studio
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Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
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Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- XHEC-C-2024-053-1
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