このページは自動翻訳されたものであり、翻訳の正確性は保証されていません。を参照してください。 英語版 ソーステキスト用。

Diagnostic Accuracy of a Deep Learning-Based Software for Automated Multiparametric Echocardiographic Measurements (PANECHO)

2026年7月27日 更新者:Centro Cardiologico Monzino

PANECHO: Diagnostic Accuracy of a Deep Learning-Based Artificial Intelligence Software Developed for Automated Multiparametric Echocardiographic Measurements From Echocardiographic Video Images: A Multicenter Study of the Italian Society of Echocardiography and Cardiovascular Imaging (SIECVI)

Transthoracic echocardiography is an essential imaging modality for the diagnosis and follow-up of cardiovascular diseases. Comprehensive echocardiographic assessment requires multiple quantitative measurements of cardiac structure and function, which are time-consuming and highly dependent on operator expertise. US2.AI (Us2.v1) is an artificial intelligence (deep learning)-based software designed to automatically analyze standard two-dimensional and Doppler echocardiographic DICOM video clips acquired from different ultrasound vendors. The software provides automated measurements of cardiac morphology and function, including chamber dimensions and volumes, left and right ventricular systolic and diastolic function, myocardial strain, and Doppler-derived parameters, generating a comprehensive echocardiographic report based on current international guideline recommendations. In addition, the software may assist in identifying echocardiographic features suggestive of several cardiovascular conditions, including heart failure, pulmonary hypertension, hypertrophic cardiomyopathy, cardiac amyloidosis, valvular heart disease, and ischemic cardiomyopathy.

調査の概要

詳細な説明

This is a non profit, prospective, multicenter observational study aimed at evaluating the diagnostic accuracy of the US2.AI software by comparing its automated echocardiographic measurements with measurements performed by experienced echocardiographers, considered the reference standard.

The study will assess the agreement between automated and expert-derived measurements and determine the reliability of the software in routine clinical practice. Demonstrating high diagnostic accuracy may support the use of artificial intelligence to standardize echocardiographic measurements and facilitate comprehensive image analysis, particularly in settings where advanced analysis tools or highly experienced operators are not readily available.

研究の種類

観察的

入学 (推定)

1157

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

研究場所

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

非確率サンプル

調査対象母集団

Consecutive adult patients undergoing clinically indicated standard transthoracic echocardiography at seven high-volume echocardiography laboratories with experienced operators.

説明

Inclusion Criteria:

  • Adults aged 18 years or older.
  • Undergoing clinically indicated standard transthoracic echocardiography.
  • Adequate echocardiographic image quality for automated and expert analysis.
  • Written informed consent provided prior to study participation.

Exclusion Criteria:

  • Age <18 years.
  • Frequent and/or complex cardiac arrhythmias during echocardiographic examination.
  • Suboptimal echocardiographic images.

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
Prospective Cohort
Consecutive adult patients referred for clinically indicated standard transthoracic echocardiography at seven high-volume echocardiography laboratories will be enrolled. Echocardiographic examinations will be performed according to routine clinical practice by experienced operators. Standard two-dimensional, Doppler, and other clinically indicated measurements required for the diagnostic report will be obtained manually by expert echocardiographers and automatically by the artificial intelligence software (US2.AI). No additional study-specific imaging procedures or follow-up visits are planned.

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
Agreement between AI-derived and expert-derived echocardiographic measurements across predefined patient subgroups
時間枠:January 2027
Comparison of the agreement between automated and expert-derived measurements in predefined subgroups, including participants with normal echocardiographic findings and those with specific cardiovascular diseases.
January 2027
Agreement between AI-derived and expert-derived echocardiographic measurements
時間枠:Jan 2027
Agreement between automated echocardiographic measurements generated by the US2.AI software and manual measurements performed by experienced echocardiographers (reference standard) across standard two-dimensional, Doppler, and strain parameters.
Jan 2027
Time required for echocardiographic analysis
時間枠:January 2027
Comparison of the time required to obtain a complete set of echocardiographic measurements using manual analysis by experienced echocardiographers versus automated analysis by the US2.AI software.
January 2027

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
Agreement between AI-assisted and expert final echocardiographic diagnoses
時間枠:January 2027
Agreement between the final echocardiographic diagnosis suggested by the US2.AI software and the final diagnosis reported by the expert echocardiographer.
January 2027

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 (実際)

2026年4月27日

一次修了 (推定)

2027年1月31日

研究の完了 (推定)

2027年1月31日

試験登録日

最初に提出

2026年7月27日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年7月27日

最初の投稿 (実際)

2026年7月31日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年7月31日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年7月27日

最終確認日

2026年7月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • L2-309

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

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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。

購読する