- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT06009718
동기화된 심전도(PCG) 및 심전도(ECG)의 인공지능(AI) 분석
2023년 8월 19일 업데이트: RUIYAN ZHANG, Ruijin Hospital
웨어러블 심장 패치를 이용한 dLVEF(우울증 좌심실 박출률) 검사를 위한 딥러닝 기반 다중 모드 심전도(PCG) 및 심전도(ECG) 처리 프레임워크
우울한 좌심실 박출률(dLVEF)(EF<50%)의 진단은 최적 표준 초음파 심전도(UCG)에 따라 달라집니다.
웨어러블 동기식 심장음파검사(PCG) 및 심전도(ECG) 장치는 dLVEF 진단에 도움을 줄 수 있으며, 이는 생명을 구하는 치료법에 대한 접근을 촉진하고 비용이 많이 드는 검사의 필요성을 줄일 수 있습니다.
연구 개요
상태
모병
정황
상세 설명
동기화된 PCG 및 ECG는 WenXin Mobile 애플리케이션과 무선으로 연결되어 PCG 및 ECG를 동시에 기록하고 시각화할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 이 장치는 심부전(HF)이 있거나 없는 환자 모두에 대한 대규모 음향 데이터 세트를 축적할 수 있습니다.
이 연구는 사례 통제 연구입니다. 본 연구에서 연구자들은 PCG 및 ECG별로 dLVEF(EF<50%)를 식별하기 위한 인공 지능(AI) 분석 시스템을 개발하려고 합니다. UCG를 계획한 모든 성인(18세 이상)은 참여할 자격이 있었습니다(입원 환자 및 외래 환자). 구체적으로, 연구자들은 dLVEF 환자의 동기화된 PCG 및 ECG를 학습하기 위한 기계 학습 알고리즘을 개발하려고 시도할 것입니다. 그런 다음 이러한 알고리즘을 사용하여 dLVEF 대상을 식별합니다. 연구자들은 PCG와 ECG가 동기화된 웨어러블 심장 패치가 일차 진료 환경에서 dLVEF를 안정적이고 정확하게 진단할 수 있음을 입증할 것으로 기대합니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
3000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Wenli Zhang, MD
- 전화번호: +86 21 13917615339
- 이메일: zwl11929@rjh.com.cn
연구 연락처 백업
- 이름: Bei Song, MD
- 전화번호: +86 21 15821960139
- 이메일: belasong@163.com
연구 장소
-
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-
Shanghai, 중국
- 모병
- Ruijin Hospital, Shanghai Jiaotong School of Medicine
-
연락하다:
- Jian Li
- 전화번호: 0086 021 64370045
- 이메일: ruijincrc@126.com
-
-
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
아니
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
이것은 단일 센터 코호트 연구입니다.
루이진병원에서 환자들이 심장초음파검사를 받고 있다.
설명
포함 기준:
- UCG를 위해 루이진병원에 출석
- 서명된 날짜의 동의서
- 연구 절차를 따르고 전체 프로세스 연구 수행에 협력할 것을 약속합니다.
- UCG가 완성되었습니다
- 연령 ≥ 18
- 최소 8회의 연속적인 동율동 주기를 기록할 수 있습니다.
제외 기준:
- 심장박동기를 착용한 환자
- 완전한 왼쪽 묶음 가지 블록 또는 블록 또는 QRS 파 확대> 120ms
- 왼쪽 가슴 피부가 손상되었거나 패치에 알레르기가 있음
- 참여 거부
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
---|
모델 트레이닝 그룹
PCG, ECG 결과를 UCG와 비교하고 모델 훈련 분석을 수행합니다.
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모델 검증 그룹
PCG, ECG 결과를 UCG와 비교하고, 모델 검증 분석 수행
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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심부전 질환의 결정
기간: 기준선에서 1회 평가(약 5분)
|
심부전 질환은 인공 지능(AI) 유도 모델을 사용하여 동기화된 PCG 및 ECG 신호로부터 계산된 EMAT(밀리초, ms)에 의해 결정되었습니다.
|
기준선에서 1회 평가(약 5분)
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
수사관
- 수석 연구원: Ruiyan Zhang, MD, PhD, Ruijin Hospital, Shanghai Jiaotong School of Medicine
- 연구 책임자: Wenli Zhang, MD, Ruijin Hospital, Shanghai Jiaotong School of Medicine
- 연구 의자: Bei Song, MD, Ruijin Hospital, Shanghai Jiaotong School of Medicine
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 6월 1일
기본 완료 (추정된)
2027년 6월 1일
연구 완료 (추정된)
2028년 6월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 7월 6일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 8월 19일
처음 게시됨 (실제)
2023년 8월 24일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 8월 24일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 8월 19일
마지막으로 확인됨
2023년 8월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- RJH-PEG
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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