不整脈をインテリジェントに識別するための深層学習 (ECG-LEARNING)
2024年4月2日 更新者：First Affiliated Hospital Xi'an Jiaotong University
不整脈のインテリジェントな識別のための深層学習 (ECG-LEARNING): 研究者主導による全国多施設の遡及的-前向きコホート研究
この研究は、さまざまな不整脈を診断するための深層学習モデルを設計し、トレーニングすることを目的としています。
調査の概要
詳細な説明
この研究は、包含基準と除外基準を満たす不整脈患者から心電図などの日常的な臨床データを遡及的および前向きに収集することを目的としています。
次に、不整脈の心電図的特徴を分析する深層学習モデルを設計してトレーニングし、不整脈の種類を特定して、さまざまな不整脈の診断のためのモデルの価値を評価します。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
4000
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Guoliang Li, M.D.
- 電話番号：+8613759982523
- メール：liguoliang_med@163.com
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Chaofeng Sun, M.D.
- メール：cfsun1@mail.xjtu.edu.cn
研究場所
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Shaanxi
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Xi'an、Shaanxi、中国、710061
- First Affiliated Hospital of Xi'an Jiantong University
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
12誘導心電図またはホルター心電図により不整脈と診断された患者。
説明
包含基準:
- 遡及研究の場合: 1.日常的な表面12誘導心電図またはホルター心電図によって診断された不整脈のある患者。 2.心臓内電気生理学的検査により不整脈の種類を診断します。
- 前向き研究の場合: 1.日常的な表面12誘導心電図またはホルター心電図によって診断された不整脈のある患者。 2.心臓内電気生理学的検査を予定しています。
除外基準:
- 日常的な表面 12 誘導心電図またはホルター心電図データの欠如。
- 心臓内の電気生理学的検査の欠如。
- 患者はインフォームドコンセントへの署名を拒否し、研究への参加も拒否した。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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実験グループ
この不整脈患者グループからの ECG データと臨床データは、深層学習モデルの構築に使用されます。
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患者に対する介入は行われません。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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不整脈の種類をインテリジェントに識別するように設計された深層学習モデル。
時間枠：登録から1日後。
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モデルはトレーニング セットでトレーニングされ、検証セットを通じて最適なモデルとハイパーパラメーターが選択され、最後にモデルの結果がテスト セットでテストされます。
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登録から1日後。
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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深層学習モデルの感度、特異性、精度
時間枠：登録から1日後。
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設計された深層学習モデルの感度、特異性、精度は、さまざまな施設から不整脈患者を特定するために心臓内の電気生理学的検査の結果によって評価されました。
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登録から1日後。
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- 主任研究者：Guoliang Li, M.D.、First Affiliated Hospital Xi'an Jiaotong University
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2024年12月30日
一次修了 (推定)
2028年8月31日
研究の完了 (推定)
2028年12月31日
試験登録日
最初に提出
2023年7月6日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年7月21日
最初の投稿 (実際)
2023年8月1日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年4月4日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年4月2日
最終確認日
2024年4月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。