在缺血性心脏病中通过深度学习进行图像重建的自由呼吸心脏电影 MRI 序列评估 (CINEDL)
2025年11月18日 更新者：Centre Hospitalier Universitaire, Amiens
在评估缺血性心脏病时，与经典的呼吸暂停电影 MRI 序列相比，通过深度学习开发的具有图像重建的自由呼吸心脏电影 MRI 序列的评估。
今天，MRI 是精确评估左心室容积和功能的黄金标准，但存在采集时间长和产生运动伪影（尤其是呼吸伪影）的缺点，需要在呼吸暂停中重复序列以覆盖整个心脏容积. 这些呼吸暂停在患有缺血性心脏病的患者中难以实现，并且可能导致图像质量下降、通过重复采集增加检查持续时间并因此导致诊断不准确。
人工智能已经在心脏 MRI 中用于自动分割心腔，通过快速和精确的测量改进放射学解释。 作为人工智能的一部分的深度学习将允许在自由呼吸中重建电影 MRI 序列，以克服呼吸运动的伪影，并在改善患者检查条件的同时提高诊断性能。
前来接受心脏 MRI 评估缺血性心脏病的患者将符合该协议的条件。 如果患者同意参与，将在常规协议中添加基于深度学习的图像重建的自由呼吸心脏电影 MRI 序列。
本研究不需要随访。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
54
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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France
-
Amiens、France、法国、80000
- CHU Amiens-Picardie
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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
取样方法
非概率样本
研究人群
心脏 MRI 是作为这种病理常规护理的一部分而规定的检查之一。 当患者在缺血性心脏病检查中进行心脏 MRI 检查时，将在检查当天询问患者是否同意参加研究。 在预约之前，将向患者发送一封信息函。
如果他同意参加，一个自由呼吸的心脏电影-MRI 序列和基于深度学习的图像重建将被附加到通常的协议中。
描述
纳入标准：
- 年龄 > 或 = 18 岁
- 缺血性心脏病
- 受试者理解和表达同意的能力
- 加入社会保障计划
排除标准：
- 重度肥胖（>140kg）患者不允许进入直径小于70cm的机器通道
- 18岁以下
- 怀孕的女人
- 已知对钆螯合物过敏
- 幽闭恐惧症
- MRI 的任何禁忌症
- 心律失常
- 难以保持呼吸暂停超过 10 秒
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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深度学习重建与经典电影 MRI 序列之间 LVEF 测量的差异
大体时间：5分钟
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深度学习重建与经典电影 MRI 序列之间 LVEF 测量的差异
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5分钟
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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。
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
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)
2022年4月14日
初级完成 (实际的)
2023年4月24日
研究完成 (实际的)
2024年1月29日
研究注册日期
首次提交
2021年11月2日
首先提交符合 QC 标准的
2021年11月2日
首次发布 (实际的)
2021年11月3日
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
2025年11月19日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年11月18日
最后验证
2025年11月1日
更多信息
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