심초음파 개선을 위한 인공 지능
2022년 4월 7일 업데이트: Helse Nord-Trøndelag HF
미래의 초음파 솔루션 재방문 기술 - 심초음파 개선을 위한 인공 지능
본 연구의 목적은 인공지능 알고리즘이 심초음파 영상 품질에 미치는 영향을 평가하는 것이다.
연구 개요
상세 설명
연구 모집단은 St. Olavs 병원의 심장병 클리닉에서 임명된 환자들로부터 모집될 것입니다. 연구에 대한 정보를 받은 후 정보에 입각한 동의를 하고 자격 요건을 충족하는 모든 환자는 클리닉의 소노그래퍼가 수행하는 표준 임상 심초음파 검사를 받게 됩니다. 그런 다음 각각 다른 초음파 검사사와 전문 심장 전문의가 두 가지 추가 검사를 수행합니다.
연구 부문 중 하나에서 두 번째 시험을 수행하기 위해 무작위로 배정된 소노그래퍼는 AI 알고리즘(개입)을 사용합니다.
연구 유형
중재적
등록 (실제)
88
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Trondheim, 노르웨이, 7491
- St. Olav University Hospital
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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
18년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 동의할 수 있는 능력
제외 기준:
- 심초음파 조영제 적응증
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: AI 알고리즘으로
"AI 알고리즘 사용" 부문에서 소노그래퍼는 AI 알고리즘을 사용하여 심초음파 검사를 수행합니다.
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이 알고리즘은 인공 지능을 기반으로 하여 심초음파 검사를 수행하는 소노그래퍼에게 좌심실 정점 단축법에 대한 실시간 피드백을 제공합니다. 이 알고리즘은 NTNU 순환 및 의료 영상학과의 기술자가 딥 러닝 기술을 사용하여 개발했습니다.
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간섭 없음: AI 알고리즘 없이
"Without AI algorithm"에서는 AI 알고리즘을 사용하지 않고 심초음파 검사를 진행합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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좌심실 정점 단축법
기간: 0일
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Apical foreshortening은 심초음파 전문가 사후에 맹검 방식으로 평가됩니다.
2개의 연구 아암이 비교될 것이다.
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0일
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기타 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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이미지 품질
기간: 0일
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이미지 품질은 심초음파 전문가 사후에 블라인드 방식으로 평가됩니다.
현지에서 개발된 심초음파의 이미지 품질에 대한 표준화된 채점 시스템은 점수 1-6으로 평가에 활용되며, 여기서 1은 최소 점수이고 6은 최대 점수입니다.
2개의 연구 아암이 비교될 것이다.
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0일
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좌심실 크기의 관찰자 간 변화
기간: 0일
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이 연구 전반에 걸쳐 소노그래퍼와 전문 심장 전문의는 개별 심초음파 이미지를 기반으로 측정을 수행합니다.
초음파 검사자와 심장 전문의 사이의 관찰자 간 변동을 결정하기 위해 측정치의 차이를 평가합니다.
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0일
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좌심실 기능의 관찰자간 변이
기간: 0일
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이 연구 전반에 걸쳐 소노그래퍼와 전문 심장 전문의는 개별 심초음파 이미지를 기반으로 측정을 수행합니다.
초음파 검사자와 심장 전문의 사이의 관찰자 간 변동을 결정하기 위해 측정치의 차이를 평가합니다.
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0일
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단축법 감지를 위한 AI 알고리즘 검증
기간: 0일
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수동 참조로 단축법을 감지하는 AI 알고리즘 비교
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0일
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좌심방 크기의 관찰자간 변이
기간: 0일
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이 연구 전반에 걸쳐 소노그래퍼와 전문 심장 전문의는 개별 심초음파 이미지를 기반으로 측정을 수행합니다.
초음파 검사자와 심장 전문의 사이의 관찰자 간 변동을 결정하기 위해 측정치의 차이를 평가합니다.
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0일
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좌심방 기능의 관찰자 간 변이
기간: 0일
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이 연구 전반에 걸쳐 소노그래퍼와 전문 심장 전문의는 개별 심초음파 이미지를 기반으로 측정을 수행합니다.
초음파 검사자와 심장 전문의 사이의 관찰자 간 변동을 결정하기 위해 측정치의 차이를 평가합니다.
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0일
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좌심방 실시간 평가 AI 알고리즘 개발
기간: 0일
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좌심방(LA) 내강, LA 벽, LA 부록, 승모판과 같은 심장 구조에 주석을 달고 참조로 사용합니다.
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0일
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방법론에 따른 변형
기간: 0일
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측정 모드에 따른 측정 편차
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0일
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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)
2020년 9월 29일
기본 완료 (실제)
2021년 6월 30일
연구 완료 (실제)
2021년 6월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2020년 9월 23일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2020년 10월 2일
처음 게시됨 (실제)
2020년 10월 8일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 4월 14일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 4월 7일
마지막으로 확인됨
2022년 4월 1일
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .
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