基于多模态深度学习的OCT引导冠心病评估及治疗策略制定
2024年8月5日 更新者：Xiang Ma
基于多模态深度学习的光学相干断层扫描引导冠心病评估及治疗策略制定
这是一项回顾性、多中心、观察性研究，旨在通过深度学习算法构建的光学相干断层扫描系统评估冠状动脉支架植入的支架对置情况，并结合多模态诊断和治疗信息评估支架植入后患者的预后。
研究概览
详细说明
在本研究中，我们计划回顾性收集来自3个中心的2000名接受光学相干断层扫描引导经皮冠状动脉支架植入术的受试者，使用深度学习算法构建的光学相干断层扫描系统来评估冠状动脉支架植入的支架贴合情况，并对受试者进行分类分为支架贴合不良组（轴向距离>400μm或长度>1mm）和支架贴合良好组。
所有受试者在手术后 12 个月内进行随访。
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。
学习联系方式
- 姓名：Xiang Ma, Ph.D
- 电话号码：+86 13669939349
- 邮箱：maxiangxj@yeah.net
研究联系人备份
- 姓名：Pengfei Liu, M.D
- 电话号码：+86 18653773715
- 邮箱：liupf918@126.com
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
取样方法
非概率样本
研究人群
回顾性资料收集2015年至2022年新疆医科大学第一附属医院及山东省济宁市第一人民医院及甘肃省西固区人民医院接受冠状动脉造影和OCT检查的冠心病患者。
描述
纳入标准：
- 年龄≥20岁；
- 介入前进行血管造影，并对犯罪血管进行OCT成像；
- 冠心病类型：不稳定型心绞痛（UA）、ST段抬高型心肌梗死（STEMI）和非ST段抬高型心肌梗死（NSTEMI）；
排除标准：
- 缺乏医疗记录；
- 未能完成跟进；
- 既往接受过冠状动脉搭桥术；
- 严重肝肾功能不全；
- 传染病、恶性肿瘤和出血性疾病；
- 因血栓量大或管腔内残留血液及经皮冠状动脉造影导致OCT图像质量较差，进一步排除。
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 |
|---|---|
|
冠状动脉支架贴壁不良
基于深度学习的OCT系统测量结果：冠状动脉支架贴壁不良
|
将根据协议中描述的算法在 OCT 引导下进行支架置入术。
基于深度学习的 OCT 系统用于测量冠状动脉支架的粘附性。
|
|
冠状动脉支架贴合良好
基于深度学习的OCT系统的测量结果：冠状动脉支架良好贴合
|
将根据协议中描述的算法在 OCT 引导下进行支架置入术。
基于深度学习的 OCT 系统用于测量冠状动脉支架的粘附性。
|
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 |
|---|---|---|
|
锤
大体时间：术后1年内
|
OCT和PCI后1年内对患者进行随访。
随访包括主要不良心脏事件：所有原因均为死亡、复发性心肌梗死、靶血管重建和支架内血栓形成。
|
术后1年内
|
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：Pengfei Liu, M.D、First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- 首席研究员：Xinliang Peng, M.D、First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- 首席研究员：Abudusalamu Tuerdimaimaiti, M.D、First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical 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 (估计的)
2024年8月20日
初级完成 (估计的)
2026年12月31日
研究完成 (估计的)
2026年12月31日
研究注册日期
首次提交
2024年8月5日
首先提交符合 QC 标准的
2024年8月5日
首次发布 (实际的)
2024年8月9日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年8月9日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年8月5日
最后验证
2024年8月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.