Głębokie uczenie się do inteligentnej identyfikacji arytmii (ECG-LEARNING)
2 kwietnia 2024 zaktualizowane przez: First Affiliated Hospital Xi'an Jiaotong University
Głębokie uczenie się w celu inteligentnej identyfikacji arytmii (EKG-LEARNING): zainicjowane przez badacza, krajowe, wieloośrodkowe, retrospektywno-prospektywne badanie kohortowe
To badanie ma na celu zaprojektowanie i wytrenowanie modelu głębokiego uczenia się do diagnozowania różnych arytmii.
Przegląd badań
Szczegółowy opis
To badanie ma na celu retrospektywne i prospektywne zebranie rutynowych danych klinicznych, takich jak elektrokardiogramy od pacjentów z arytmiami, którzy spełniają kryteria włączenia i wyłączenia.
Następnie zaprojektujemy i wytrenujemy model głębokiego uczenia, aby analizować cechy elektrokardiograficzne arytmii, identyfikować rodzaje arytmii i oceniać wartość modelu do diagnozowania różnych arytmii.
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Szacowany)
4000
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Guoliang Li, M.D.
- Numer telefonu: +8613759982523
- E-mail: liguoliang_med@163.com
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Chaofeng Sun, M.D.
- E-mail: cfsun1@mail.xjtu.edu.cn
Lokalizacje studiów
-
-
Shaanxi
-
Xi'an, Shaanxi, Chiny, 710061
- First Affiliated Hospital of Xi'an Jiantong University
-
-
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dziecko
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Metoda próbkowania
Próbka bez prawdopodobieństwa
Badana populacja
Pacjenci z rozpoznaną arytmią za pomocą dwunastoodprowadzeniowego elektrokardiogramu lub metodą Holtera.
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Do badania retrospektywnego: 1. Pacjenci z arytmią rozpoznaną za pomocą rutynowego 12-odprowadzeniowego elektrokardiogramu powierzchniowego lub metodą Holtera; 2. Rodzaj arytmii rozpoznaje się na podstawie badania elektrofizjologicznego serca.
- Do badań prospektywnych: 1. Pacjenci z arytmią rozpoznaną na podstawie rutynowego 12-odprowadzeniowego elektrokardiogramu powierzchniowego lub metodą Holtera; 2. Planuje się badanie elektrofizjologiczne wewnątrzsercowe.
Kryteria wyłączenia:
- Brak rutynowego 12-odprowadzeniowego elektrokardiogramu powierzchniowego lub danych holtera;
- Brak wewnątrzsercowego badania elektrofizjologicznego;
- Pacjenci odmówili podpisania świadomej zgody i odmówili udziału w badaniu.
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Grupa eksperymentalna
Dane EKG oraz dane kliniczne z tej grupy pacjentów z arytmią posłużą do zbudowania modelu głębokiego uczenia.
|
Pacjentom nie będą udzielane żadne interwencje.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Model głębokiego uczenia się zaprojektowany w celu inteligentnej identyfikacji rodzajów arytmii.
Ramy czasowe: 1 dzień po rejestracji.
|
Model jest szkolony na zbiorze uczącym, poprzez zbiór weryfikacyjny wybierany jest najlepszy model i hiperparametry, a na koniec wyniki modelu są testowane na zbiorze testowym.
|
1 dzień po rejestracji.
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Czułość, specyficzność i dokładność modelu głębokiego uczenia
Ramy czasowe: 1 dzień po rejestracji.
|
Czułość, swoistość i dokładność zaprojektowanego modelu głębokiego uczenia została oceniona na podstawie wyników wewnątrzsercowego badania elektrofizjologicznego w celu identyfikacji pacjentów z arytmią z różnych ośrodków.
|
1 dzień po rejestracji.
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Współpracownicy
Śledczy
- Główny śledczy: Guoliang Li, M.D., First Affiliated Hospital Xi'an Jiaotong University
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Szacowany)
30 grudnia 2024
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
31 sierpnia 2028
Ukończenie studiów (Szacowany)
31 grudnia 2028
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
6 lipca 2023
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
21 lipca 2023
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
1 sierpnia 2023
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
4 kwietnia 2024
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
2 kwietnia 2024
Ostatnia weryfikacja
1 kwietnia 2024
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- XJTU1AF2023LSK-170
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .