用于改善超声心动图的人工智能
2022年4月7日 更新者：Helse Nord-Trøndelag HF
技术重新审视明天的超声解决方案 - 用于改进超声心动图的人工智能
本研究的目的是评估人工智能算法对超声心动图图像质量的影响。
研究概览
详细说明
研究人群将从圣奥拉夫医院心脏病诊所的指定患者中招募。 在获悉该研究后，所有知情同意并符合资格要求的患者将接受由诊所的超声医师进行的标准临床超声心动图检查。 然后将分别由不同的超声技师和心脏病专家进行两次额外的检查。
在其中一项研究中，超声医师随机进行第二次检查，将使用 AI 算法（干预）。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
88
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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-
-
Trondheim、挪威、7491
- St. Olav University Hospital
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
描述
纳入标准：
- 同意的能力
排除标准：
- 超声心动图造影剂的适应症
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：其他
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：配合AI算法
在“使用 AI 算法”组中，超声医师将使用 AI 算法进行超声心动图检查。
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该算法基于人工智能，为超声心动图检查人员提供左心室心尖缩短的实时反馈。该算法由 NTNU 循环与医学影像系的技术人员使用深度学习技术开发。
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无干预：没有AI算法
在“Without AI algorithm”中，超声心动图检查将在不使用 AI 算法的情况下进行。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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左心室心尖缩短
大体时间：0天
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心尖缩短将由超声心动图专家事后以盲法评估。
将比较两个研究组。
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0天
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其他结果措施
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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画面质量
大体时间：0天
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图像质量将由超声心动图专家事后以盲法评估。
采用本地开发的超声心动图图像质量标准化评分系统进行评估，评分为1-6分，其中1分最低，6分最高。
将比较两个研究组。
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0天
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左心室大小的观察者间差异
大体时间：0天
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在整个研究过程中，超声医师和心脏病专家将根据他们各自的超声心动图图像进行测量。
将评估测量结果的差异，以确定超声医师和心脏病专家之间的观察者间差异。
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0天
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左心室功能的观察者间变异
大体时间：0天
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在整个研究过程中，超声医师和心脏病专家将根据他们各自的超声心动图图像进行测量。
将评估测量结果的差异，以确定超声医师和心脏病专家之间的观察者间差异。
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0天
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验证 AI 算法以检测透视缩短
大体时间：0天
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人工智能算法检测透视缩短与人工参考的比较
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0天
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左心房大小的观察者间差异
大体时间：0天
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在整个研究过程中，超声医师和心脏病专家将根据他们各自的超声心动图图像进行测量。
将评估测量结果的差异，以确定超声医师和心脏病专家之间的观察者间差异。
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0天
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左心房功能的观察者间变异
大体时间：0天
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在整个研究过程中，超声医师和心脏病专家将根据他们各自的超声心动图图像进行测量。
将评估测量结果的差异，以确定超声医师和心脏病专家之间的观察者间差异。
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0天
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左心房实时评估AI算法开发
大体时间：0天
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心脏结构如左心房 (LA) 腔、LA 壁、LA 阑尾、二尖瓣将被注释并用作参考。
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0天
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因方法而异
大体时间：0天
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测量方式引起的测量变化
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0天
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2020年9月29日
初级完成 (实际的)
2021年6月30日
研究完成 (实际的)
2021年6月30日
研究注册日期
首次提交
2020年9月23日
首先提交符合 QC 标准的
2020年10月2日
首次发布 (实际的)
2020年10月8日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2022年4月14日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2022年4月7日
最后验证
2022年4月1日
更多信息
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