左束枝領域ペーシング 3D ガイダンス システム
2024年6月14日 更新者：Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust
左束分枝領域ペーシング研究 心臓デバイスの植え込みのための 3D ハイブリッド ガイダンス システムの設計
研究者のプロジェクトは、左脚ペーシング中に個人化された中隔リアルタイム画像をX線透視画像に重ね合わせてターゲットを絞ったリード展開を行うことで、瘢痕と中隔穿孔を回避することを目的とした3Dハイブリッドガイダンスシステムの開発を提案している。
研究者らは、心臓磁気共鳴画像法 (MRI) から導き出された心臓の解剖学的構造と心筋瘢痕分布、およびペーシングリードの 3D 位置を使用することで、医師を最適なリード位置に導くことで LBBAP リードの展開成功率を向上させ、臨床転帰を改善できる可能性があると仮説を立てています。 。
調査の概要
詳細な説明
この研究では、心臓再同期療法（CRT）移植（IRAS 150161）研究（IRAS 150161）をガイドするためのTACTIC-CRT（IRAS 250715）、心臓CTからの匿名化画像データと、以下のような患者からの匿名の心臓MRI、CT、透視画像データが使用されます。 LBBA ペーシングを受け、機械学習手法を使用した 3D ハイブリッド ガイダンス システムを開発しました。
開発された 3D ハイブリッド誘導システムは、LBBAP を受けて心臓 MRI を受けた患者から匿名化された遡及的に収集された X 線透視画像でテストされます。
3D ハイブリッド ガイダンス システムは、遡及的な匿名化された X 線透視画像からデータを収集し、ペーシング リードを検出してペーシング リードの 3D 位置を再構築し、3D ハイブリッド ガイダンス システムの精度をテストします。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
300
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：Aldo Rinaldi, MD, MBBS, FRCP, FHRS
- 電話番号：0207 188 9275
- メール：aldo.rinaldi@gstt.nhs.uk
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Sandra Howell, MBBS, MSc, MSc
- 電話番号：0207 188 9275
- メール：sandra.howell@kcl.ac.uk
研究場所
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London、イギリス、W12 0HS
- Imperial College NHS Healthcare Trust
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コンタクト：
- Steven Niederer, MPhil, PhD
- メール：s.niederer@imperial.ac.uk
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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
- 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
確率サンプル
調査対象母集団
心臓再同期療法（CRT）移植（IRAS 150161）をガイドするためのTACTIC-CRT（IRAS 250715）および心臓CT（IRAS 150161）に参加した患者、または左脚ペーシングを受けて心臓MRIを受けた患者からの匿名化画像
説明
包含基準:
- 心臓再同期療法（CRT）移植（IRAS 150161）研究をガイドするためのTACTIC-CRT（IRAS 250715）および心臓CTに参加したすべての患者。
- 過去 10 年間 (2014 年 1 月 1 日から) GSTT/RBH/ICH データベースから LBBA ペーシング装置を装着し、瘢痕評価のために心臓 MRI 検査を受けたすべての患者。
- 18歳以上のすべての患者。
- 男性と女性
除外基準:
- すべての患者は18歳未満
- 先天性心疾患の患者さん
- LBBAペーシング装置を受ける前に心臓MRIを受けていない患者
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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左脚枝ペーシンググループ
左脚ペーシングを受けた患者
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これは、深層学習手法を使用して 3D ハイブリッド ガイダンス システムを開発するために、心臓 MRI、心臓 CT、X 線透視画像を使用した後ろ向き観察研究です。
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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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X線透視による左脚枝領域の位置の検出
時間枠：12ヶ月
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左脚枝領域検出の精度は、畳み込みニューラル ネットワークを使用して交差オーバーユニオン (IoU) として測定されます。
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12ヶ月
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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。
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7月1日
一次修了 (推定)
2025年5月31日
研究の完了 (推定)
2025年5月31日
試験登録日
最初に提出
2024年6月5日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年6月14日
最初の投稿 (実際)
2024年6月17日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年6月17日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年6月14日
最終確認日
2024年6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。