Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Deep Learning-Based Automated Pressure-Strain Loop Analysis

24 września 2026 zaktualizowane przez: Norwegian University of Science and Technology

Noninvasive left ventricular pressure-strain loop analysis estimates myocardial work from longitudinal strain, brachial systolic blood pressure, and cardiac valve-event timing. It provides global work index, constructive work, wasted work, and work efficiency.

This study evaluates a deep-learning method that automates myocardial work and loop-shape analysis. The method may reduce analysis time, improve reproducibility, and identify patterns associated with heart failure.

Przegląd badań

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

25

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

  • Nazwa: Håvard Dalen, Professor Havard Dalen, MD, Ph
  • Numer telefonu: +4772828027
  • E-mail: havard.dalen@ntnu.no

Lokalizacje studiów

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

18 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Opis

Inclusion Criteria:

Heart failure participants:

  • Age ≥18 years
  • Able to provide informed consent
  • Previous myocardial infarction
  • Left ventricular ejection fraction ≤40% after myocardial infarction

Healthy volunteers:

  • Age ≥18 years
  • Able to provide informed consent

Exclusion Criteria:

Heart failure participants:

  • Unstable disease
  • Contraindication to exercise testing or echocardiography, as judged by an experienced cardiologist

Healthy volunteers:

  • Hypertension
  • Diabetes mellitus
  • Dyslipidemia
  • Current smoking
  • Pregnancy
  • Significant systemic disease
  • Cardioactive medication affecting heart rate, myocardial contractility, or vascular tone
  • Echocardiographic findings suggesting structural heart disease

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

  • Główny cel: Podstawowa nauka
  • Przydział: Nielosowe
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: Participants With Heart Failure

Participants undergo echocardiography at rest, during sustained handgrip, and during semi-supine bicycle exercise.

Participants perform sustained isometric handgrip at around 30 % of maximal voluntary contraction for 5 minutes during echocardiography.

Participants perform graded semi-supine bicycle exercise during echocardiography.

Eksperymentalny: Healthy Volunteers

Healthy volunteers undergo echocardiography at rest, during sustained handgrip, and during semi-supine bicycle exercise.

Participants perform sustained isometric handgrip at around 30 % of maximal voluntary contraction for 5 minutes during echocardiography.

Participants perform graded semi-supine bicycle exercise during echocardiography.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Echocardiographic Acquisition Success
Ramy czasowe: During one study visit: at rest, during the handgrip and bicycle test.

Percentage of acquired examinations successfully processed by the deep-learning pipeline to generate myocardial work indices, assessed separately at rest, during handgrip, and during bicycle exercise.

During one study visit: at rest, during the handgrip and bicycle test.

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Agreement Between Deep Learning- and Expert-Derived Myocardial Work Indices
Ramy czasowe: Echocardiograms acquired at rest and during handgrip and bicycle exercise at a single study visit.

Agreement for myocardial work indices will be assessed using mean bias with 95% limits of agreement, and mean absolute error.

Echocardiograms acquired at rest and during handgrip and bicycle exercise at a single study visit.

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

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)

1 września 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 maja 2027

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 maja 2027

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

24 września 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

24 września 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

30 września 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

30 września 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

24 września 2026

Ostatnia weryfikacja

1 września 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 2019/1059_1

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Opis planu IPD

Individual participant data sharing is not currently planned. Any future sharing would require appropriate ethical, institutional, and data-protection approvals.

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 .

Subskrybuj