使用人工智能听诊器检测瓣膜性心脏病
2024年4月24日 更新者：Xiao-dong Zhuang
本研究的目的是开发基于深度学习的心音在瓣膜性心脏病诊断中的应用，可用于筛查瓣膜性心脏病患者并促进早期临床监测和干预。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
2000
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
-
-
Guangdong
-
Guangzhou、Guangdong、中国、510000
- 招聘中
- First Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University
-
接触：
- Xiaodong Zhuang, PhD
- 电话号码：+86 13760755035
- 邮箱：zhuangxd3@mail.sysu.edu.cn
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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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不适用
取样方法
概率样本
研究人群
通过超声心动图评估患有或不患有瓣膜性心脏病的患者
描述
纳入标准：
- 年龄>18岁
- 近1个月内超声心动图诊断瓣膜性心脏病（阳性组），超声心动图排除瓣膜性心脏病（阴性组）。
- 同意研究并能够签署知情同意书
排除标准：
- 人工瓣膜置换术后
- 先天性心脏病（双叶主动脉瓣除外）
- 肥厚型心肌病（HCM）
- 孕妇、哺乳期妇女
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 |
|---|---|
|
心脏瓣膜病患者
|
基于人工智能的听诊器
|
|
无瓣膜性心脏病的患者
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基于人工智能的听诊器
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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 |
|---|---|---|
|
心脏瓣膜病
大体时间：10个月
|
因此，报告将 VHD 分级为无、轻度、中度、重度或严重，还允许添加其他边界类别（例如，中度至重度）
|
10个月
|
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 (估计的)
2024年5月1日
初级完成 (估计的)
2024年8月1日
研究完成 (估计的)
2024年9月1日
研究注册日期
首次提交
2024年4月24日
首先提交符合 QC 标准的
2024年4月24日
首次发布 (实际的)
2024年4月26日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年4月26日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年4月24日
最后验证
2024年4月1日
更多信息
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