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안저 사진을 활용한 폐쇄성 관상동맥질환 진단을 위한 딥러닝 알고리즘

2023년 10월 22일 업데이트: Yong Zeng

모델 학습을 통해 훈련된 인공지능은 의료 영상 인식을 빠르게 수행할 수 있어 질병 조기 검진 및 보조 진단에 널리 활용된다. 딥 러닝의 지속적인 최적화를 통해 AI 적용은 이전에 알려지지 않은 다른 전신 질환과의 연관성을 발견하는 데 도움이 되었습니다. 망막 안저 영상을 기반으로 한 인공지능을 활용하면 빈혈, 간담도 질환, 만성 신장 질환을 검출하고 기타 전신 바이오마커를 예측할 수 있습니다. 이상의 연구는 망막안저영상 기반 인공지능 기술을 심혈관 질환 진단 및 예측에 적용하기 위한 이론적 기반을 제공한다.

현재 중국과 전 세계에는 관상동맥 심장 질환 위험 예측 모델링을 위한 정확하고 신속하며 사용하기 쉬운 진단 및 치료 도구와 조기 검사 도구가 여전히 부족합니다. 안저 영상은 몸 전체의 혈관과 특수하게 연결되어 있을 뿐만 아니라 접근이 쉽고 저렴하며 효율적이기 때문에 점차 질병을 광범위하게 검사하는 도구로 사용되고 있습니다. AI 딥러닝 알고리즘을 활용하여 안저영상을 기반으로 관상동맥심장질환 및 위험인자를 식별 및 예측하는 모델을 개발 및 검증하고, 관상동맥심장질환 보조에 있어서 AI 안저영상의 가치를 탐색하는 것은 과학적, 사회적으로 큰 의의가 있습니다. 다양한 응용 분야에 대한 진단 및 스크리닝.

연구 개요

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

7000

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 연락처 백업

연구 장소

    • 北京
      • Beijing, 北京, 중국, 100029
        • 모병
        • Yong Zeng
        • 연락하다:

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

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

적격 참가자는 임상적으로 CAD가 의심되는 18세 이상이었고 관상동맥 조영술이 예정되어 있었습니다.

설명

포함 기준:

적격 참가자는 임상적으로 CAD가 의심되는 18세 이상이었고 관상동맥 조영술이 예정되어 있었습니다.

제외 기준:

제외 기준은 다음과 같습니다: (i) 이전 경피적 관상동맥 중재술(PCI); (ii) 이전 관상동맥 우회술(CABG); (iii) 기타 심장 질환(예: 선천성 심장 질환, 판막 심장 질환 또는 대혈관 질환); (iv) 사진을 찍을 수 없는 경우; 및 (v) ST분절 상승 심근경색증(STEMI)의 진단. 관상 동맥 조영술 절차 전에 모든 적격 환자는 연구에 참여하고 사진을 연구 목적으로 사용하는 데 동의했습니다.

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
개입 / 치료
관상동맥질환군 / 비관상동맥질환군
모집된 환자는 관상동맥조영술 소견을 토대로 관상동맥질환군과 비관상동맥질환군으로 분류하였고, 관상동맥질환 유무는 협착을 동반한 관상동맥 병변이 있는 경우로 정의하였다.
관상동맥심장질환에 대한 표준 라벨링을 획득하기 위해 이 주제는 라벨링에 대한 전문가 패널을 구성하고 진단은 관상동맥 조영술을 기반으로 합니다. 관상동맥조영술은 적어도 하나의 질환에서 최소 50%의 협착이 있는 병변으로 정의됩니다. 관상동맥

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
AUC
기간: 2024년 12월 30일
수신기 작동 특성 곡선(AUC) 아래에서 알고리즘 성능 영역을 평가하기 위해 계산되었습니다.
2024년 12월 30일

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
감광도
기간: 2024년 12월 30일
알고리즘 성능을 평가하기 위해 민감도를 계산했습니다.
2024년 12월 30일
특성
기간: 2024년 12월 30일
알고리즘 성능을 평가하기 위해 특이도를 계산했습니다.
2024년 12월 30일

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

수사관

  • 수석 연구원: Yong Zeng, Beijing An Zhen Hospital: Capital Medical University Affiliated Anzhen Hospital

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)

2021년 7월 1일

기본 완료 (추정된)

2024년 8월 1일

연구 완료 (추정된)

2024년 12월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2023년 10월 22일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2023년 10월 22일

처음 게시됨 (실제)

2023년 10월 26일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2023년 10월 26일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2023년 10월 22일

마지막으로 확인됨

2023년 10월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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관상동맥 질환에 대한 임상 시험

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