自动超声心脏引导工具的优化
2022年11月10日 更新者：UltraSight
开放标签、单臂、前瞻性研究。
受试者将接受一次二维经胸超声心动图 (2D-TTE) 超声检查。
超声波将由受过训练的超声技师进行。
研究概览
地位
完全的
条件
详细说明
该研究将使用商用手持成像设备（飞利浦 Lumify 换能器）。
主要目标：
在不同的声学窗口获取多个换能器位置、轨迹和视图的图像，以捕获图像和相对于身体和探头位置的位置。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
75
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
-
-
Pennsylvania
-
Philadelphia、Pennsylvania、美国、19107
- Thomas Jefferson University
-
-
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
不适用
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
多达 75 名心脏病患者将被纳入这项研究。
描述
纳入标准：
- 年满 18 岁及以上。
- 患者能够理解、阅读并签署知情同意书
- 愿意回答简短问卷的患者
排除标准：
- 怀孕（有生育能力的女性在纳入研究之前将接受尿液妊娠试验）
- 不愿意或不能签署知情同意书
- 在身体上移动探头的物理限制
- 无法平躺学习
- 经历已知或疑似急性心脏事件的患者
- 严重胸壁异常患者
- 接受过全肺切除术的患者
- 解剖结构不适合超声心动图检查的患者
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
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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准确性 - 自动超声心脏引导工具的优化。
大体时间：1年
|
从不同的换能器位置、轨迹和视图获取图像，在不同的声窗处获取图像以及相对于身体和探头的位置。 本研究旨在捕获用于训练 UltraSight 指导软件 AI 模型的数据。 获得的数据不会用于统计目的分析，只会用于基于技术人员动作记录的算法开发，不参考图像质量或医疗用途。 |
1年
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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。
赞助
调查人员
- 首席研究员：Praveen Mehrotra, MD、Thomas Jefferson University
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)
2021年7月22日
初级完成 (实际的)
2021年9月20日
研究完成 (实际的)
2022年9月23日
研究注册日期
首次提交
2021年7月4日
首先提交符合 QC 标准的
2021年7月24日
首次发布 (实际的)
2021年7月29日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2022年11月14日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2022年11月10日
最后验证
2022年7月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- 002-20
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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