冠動脈 CTA を使用した AI 対応の心筋症スクリーニングと診断 (Atlantis)
人工知能を活用した冠状動脈断層撮影血管造影法を用いた心筋症のスクリーニングと診断
調査の概要
状態
介入・治療
詳細な説明
心血管疾患（CVD）は、世界中で死亡および障害の主な原因となっています。 冠動脈疾患が CVD 疾患負担の大部分を占めるため、冠動脈コンピュータ断層撮影血管造影法 (CCTA) は、冠動脈アテローム性動脈硬化症負荷全体の包括的な評価に広く使用されるようになりました。 対照的に、心臓磁気共鳴（CMR）は依然として心筋症の評価と診断のゴールドスタンダードです。 しかし、CMRの臨床応用は、検査にかかる時間と費用、資格のある医師やスタッフの不足によって妨げられてきました。 したがって、心筋症のスクリーニングおよび診断における CCTA の価値については、さらなる調査が必要です。
人工知能は、膨大な手作業を必要とせずに、特徴的な特徴を学習し、ビッグデータ上の特徴的なパターンを認識できるため、CCTA データを解釈するのに非常に効果的です。 心筋症に対する CCTA の診断的価値を調査した研究はほとんどなく、放射線科医による臨床現場での確立も応用もはるかに進んでいませんが、自動画像解析は客観的で均一なソリューションを提供するという点で人間と比較して明らかな利点があります。 さらに、包括的でエンドツーエンドの人工知能アプローチを使用して、心筋症の複数の分類を診断するために CCTA を分析できるかどうかは不明のままです。
したがって、この研究は、冠動脈疾患が疑われる患者における心筋症のスクリーニングと診断のための CCTA に関する人工知能支援アプローチを開発し、検証することを目的としています。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Junbo Ge, MD, PhD
- 電話番号：008664041990
- メール：jbge@zs-hospital.sh.cn
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Chenguang Li, MD, PhD
- メール：li.chenguang@zs-hospital.sh.cn
参加基準
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
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
心筋症コホート:
包含基準:
- 肥大型心筋症、拡張型心筋症、拘束型心筋症、心アミロイドーシス、心筋炎、不整脈原性右室心筋症、冠動脈疾患/虚血性心疾患などの心筋症の臨床診断。
- 手術または埋め込み型デバイスの治療前に少なくとも 1 回の CCTA。
除外基準:
- 心筋症の診断は記録されていない、または種類が不明の心筋症。
- 他の器質的または全身的疾患による二次性心臓異常の臨床診断。
- CCTA 検査前の手術または埋め込み型デバイスの治療。
対照コホート:
- 参加基準: 少なくとも 1 つの CCTA 試験を受けた参加者。
- 除外基準：心血管疾患（心筋症、心筋梗塞の病歴、心臓手術の病歴、ステント移植、ICD移植などの病歴を含む）または全身疾患による二次的な心臓異常の臨床診断。
研究計画
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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心筋症コホート
CCTA検査を受け、心筋症の診断が記録されている患者は、心筋症コホートに登録されます。
臨床所見、家族歴、検査結果、ECG、心エコー図、利用可能なすべての画像評価（心臓磁気共鳴、単一光子放出コンピュータ断層撮影、侵襲性冠動脈造影）、および心筋生検（ある場合）。
臨床診断は (EMR) から取得され、AI 支援 CCTA ベースのスクリーニングおよび診断モデル開発のグラウンド トゥルースとして使用されます。
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研究者らは、派生サブコホートを使用して、まず心臓異常のある患者を正常な対照患者から区別するためのCCTAベースのAI支援（CCTAI）スクリーニングモデルを開発することを目指している。
第二に、研究者らは、心筋症診断の多分類出力を備えた CCTAI 診断モデルの開発を目標としています。
両方のモデルは、内部検証コホートと外部検証コホートでテストされます。
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対照コホート
CCTA検査を受けた参加者は、その医療記録により心血管疾患（心筋症、心筋梗塞の病歴、心臓手術の病歴、ステント植え込み、ICD植え込みなど）および二次的な心臓異常が除外されていることを考慮して、対照コホートに募集される。全身疾患に。
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研究者らは、派生サブコホートを使用して、まず心臓異常のある患者を正常な対照患者から区別するためのCCTAベースのAI支援（CCTAI）スクリーニングモデルを開発することを目指している。
第二に、研究者らは、心筋症診断の多分類出力を備えた CCTAI 診断モデルの開発を目標としています。
両方のモデルは、内部検証コホートと外部検証コホートでテストされます。
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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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診断性能
時間枠：外科的治療または介入治療前の CCTA 検査。
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AI モデルのパフォーマンスは、感度、特異度、精度、F1 スコア (陽性予測値と感度の調和平均) を両側 95% CI、および ROC の AUC を両側で評価することによって評価されます。サイドCI。
F1 スコアは AUC を補完するもので、マルチクラス予測の設定で特に役立ちますが、クラスの不均衡の設定では AUC よりも感度が低くなります。
モデルのパフォーマンスを総合的に測定するために、研究者は F1 スコアと AUC のクラス頻度加重平均を計算します。
他の診断性能を評価する指標には、真陽性率、真陰性率、偽陽性率、偽陰性率、精度、感度（再現率）、特異度、陽性的中率、陰性的中率などがあります。
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外科的治療または介入治療前の CCTA 検査。
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Chenguang Li, MD, PhD、Fudan University
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- ZS-CCTAI
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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