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인공 지능 방법을 사용한 관상동맥 질환의 자동 심장초음파 검출

2025년 11월 18일 업데이트: Beijing Hospital
관상동맥질환의 발병률과 사망률은 해마다 증가하고 있다. 비침습적이고 정확하며 널리 적용 가능한 선별검사 및 진단 방법을 탐색하는 것은 매우 중요합니다. 비침습적 심근 작업과 같은 새로운 초음파 기술은 선별 및 진단에서 기존 초음파 기술보다 우수한 것으로 입증되었습니다. 그러나 초음파 영상 이미지를 기반으로 한 진단 분석은 시간이 많이 걸리고 주관적입니다. 비디오 이미지의 완전 자동화된 정량 평가에서 인공 지능 기술의 발전은 컴퓨터 지원 설계 스크리닝 및 진단 가능성을 제공합니다. 현재 컴퓨터 지원 설계에 인공지능을 적용하는 것은 심혈관 질환 연구 분야의 최첨단 이슈입니다. 초음파 영상 이미지를 기반으로 한 컴퓨터 보조 진단 모델 구축에 인공지능 기술을 적용하는 것은 아직 초기 단계입니다.

연구 개요

상태

모병

정황

상세 설명

1) 관상동맥질환 진단에 있어 새로운 심장초음파 기술 지표의 가치를 명확히 합니다. 2) 심장 초음파 섹션의 분류 및 감지를 달성하기 위해; CLAS 모델을 통해 좌심실강, 좌심실 심근, 좌심방 벽 윤곽선의 자동 분할 및 인식을 구현합니다. 다른 모델을 사용하여 심장 동작 추적을 달성하고 심장 흐름장의 속도 벡터 맵을 합성합니다. 3) 위에서 언급한 관상동맥질환 완전 자동화 인공지능 진단 모델을 검증하고 최적화한다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

1500

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

해당 없음

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

관상동맥조영술을 계획 중인 관상동맥질환이 의심되는 환자

설명

포함 기준:

관상동맥조영술을 계획 중인 관상동맥질환이 의심되는 환자

제외 기준:

①대동맥판 협착증, 대동맥판 치환술, 비후성 심근병증 환자; ②심각한 심장 판막 질환, 부정맥, 심근병증, 선천성 심장병; ③초음파 영상의 품질이 좋지 않습니다.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
다양한 관상동맥 조영술 결과
기간: 입원 후 2~3일 이내에 관상동맥조영술 검사
관상동맥 협착의 정도
입원 후 2~3일 이내에 관상동맥조영술 검사

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2024년 3월 11일

기본 완료 (추정된)

2026년 3월 11일

연구 완료 (추정된)

2026년 5월 11일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 3월 11일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 3월 11일

처음 게시됨 (실제)

2024년 3월 18일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 11월 21일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 11월 18일

마지막으로 확인됨

2025년 11월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • BeijingH-WF

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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