Desenvolvimento de sistema de gerenciamento de qualidade de imagem de ecocardiografia baseado em aprendizado profundo
Sistema de gerenciamento de qualidade de imagem de ecocardiografia baseado em aprendizado profundo: um estudo prospectivo de centro único
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Descrição detalhada
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Antecipado)
Inscrição
Contactos e Locais
Contato de estudo
Contato de estudo
- Nome: Jing Yao, Phd
- Número de telefone: +8618905188727
- E-mail: w1835199709@163.com
Locais de estudo
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Jiangsu
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Nanjing, Jiangsu, China, 210008
- Recrutamento
- Affiliated Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School
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Contato:
- Jing Yao, Phd
- Número de telefone: +18905188727
- E-mail: w18351992709@163.com
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- idade ≥18 anos, sem gênero;
- Pacientes com visualizações ETT padronizadas;
- Os indivíduos participaram do estudo voluntariamente e assinaram o consentimento informado;
Critério de exclusão:
- pacientes com visualizações padrão incompletas de ETT;
- pacientes com más condições de transmissão de som.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Modelos de observação: Outro
- Perspectivas de Tempo: Prospectivo
Número de grupos/coortes
Coortes e Intervenções
Grupo / CoorteGrupo / Coorte |
|---|
|
Grupo de visualização padronizada
As imagens de ecocardiografia dos pacientes desse grupo são padronizadas.
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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a pontuação da visualização PSAX
Prazo: 12 meses
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a pontuação da visualização PSAX pelo sistema de gerenciamento de qualidade de imagem de ecocardiografia
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12 meses
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a pontuação da visão apical
Prazo: 12 meses
|
a pontuação da visão apical pelo sistema de gerenciamento de qualidade de imagem de ecocardiografia
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12 meses
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Colaboradores
Colaboradores
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Thiebaut R, Thiessard F; Section Editors for the IMIA Yearbook Section on Public Health and Epidemiology Informatics. Artificial Intelligence in Public Health and Epidemiology. Yearb Med Inform. 2018 Aug;27(1):207-210. doi: 10.1055/s-0038-1667082. Epub 2018 Aug 29.
- Sengupta PP, Shrestha S. Machine Learning for Data-Driven Discovery: The Rise and Relevance. JACC Cardiovasc Imaging. 2019 Apr;12(4):690-692. doi: 10.1016/j.jcmg.2018.06.030. Epub 2018 Dec 12. No abstract available.
- Ueda D, Shimazaki A, Miki Y. Technical and clinical overview of deep learning in radiology. Jpn J Radiol. 2019 Jan;37(1):15-33. doi: 10.1007/s11604-018-0795-3. Epub 2018 Dec 1.
- Madani A, Arnaout R, Mofrad M, Arnaout R. Fast and accurate view classification of echocardiograms using deep learning. NPJ Digit Med. 2018;1:6. doi: 10.1038/s41746-017-0013-1. Epub 2018 Mar 21.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Antecipado)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Antecipado)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimativa)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
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Outros números de identificação do estudo
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- 2022-337-01
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
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Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
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