基于胸部影像人工智能技术预测叶间裂完整性的有效性评价
2023年3月17日 更新者：Gang Hou、China-Japan Friendship Hospital
观察性研究的目的是评估基于胸部图像 AI 技术预测将接受支气管内瓣膜植入肺减容手术的慢性阻塞性肺疾病患者的叶间裂完整性的有效性。 其旨在回答的主要问题是：评估基于胸部影像AI技术预测叶间裂完整性的有效性。
参与者将通过肺部CT（基于胸部图像AI技术和人工分析的定量分析）和进口Chartis检测系统进行评估。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
40
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 至 90年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
慢性阻塞性肺疾病
描述
纳入标准：
- 符合GOLD诊断标准的慢性阻塞性肺疾病患者
- FEV1 ≤ 45% pred 和 FEV1/FVC<70%
- TLC>100% 预测值和 RV>175% 预测值
- CAT≥18
- >50% 的肺气肿破坏
- 禁烟>6个月
- 签署知情同意书
排除标准：
- PaCO2>8.0 kPa，或 PaO2<6.0 kPa
- 6分钟步行测试<160m
- 有明显的慢性支气管炎、支气管扩张或其他感染性肺部疾病
- 在基线评估前的过去 12 个月内因肺部感染住院 3 次
- 既往肺叶切除术、LVRS 或肺移植
- LVEF<45% 和/或 RVSP>50mmHg
- 术前不能停止的抗凝治疗
- 患者有明显的免疫缺陷
- 在本研究前30天内参加过其他肺部药物研究
- 需要干预的肺结节
- 干扰完成初始或后续评估的任何疾病或状况
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
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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基于胸部影像AI技术的肺气肿定量分析软件
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参与者将进行肺部CT检查，并通过基于胸部图像AI技术的软件对叶间裂的完整性进行定量分析。
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人工分析
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参与者将接受肺部CT检查，并对叶间裂的完整性进行人工分析。
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进口Chartis检测系统
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参与者将接受进口的Chartis检测系统。
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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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叶间裂的完整性
大体时间：支气管镜下瓣膜肺减容术前
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基于胸部影像AI技术、人工分析及进口Chartis检测系统的肺气肿定量分析软件
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支气管镜下瓣膜肺减容术前
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肺减容术的疗效
大体时间：支气管镜下瓣膜肺减容后1个月
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肺CT
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支气管镜下瓣膜肺减容后1个月
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肺减容术的疗效
大体时间：支气管镜下瓣膜肺减容后 3 个月
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肺CT
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支气管镜下瓣膜肺减容后 3 个月
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肺减容术的疗效
大体时间：支气管镜下瓣膜肺减容后 6 个月
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肺CT
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支气管镜下瓣膜肺减容后 6 个月
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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 (预期的)
2023年3月26日
初级完成 (预期的)
2024年12月31日
研究完成 (预期的)
2024年12月31日
研究注册日期
首次提交
2023年3月6日
首先提交符合 QC 标准的
2023年3月16日
首次发布 (实际的)
2023年3月20日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年3月21日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年3月17日
最后验证
2023年3月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他相关的 MeSH 术语
其他研究编号
- 2022-NHLHCRF-LX-01-0202-2
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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