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AI-ECG附件途径本地化研究 (AAPLS)

2025年7月21日 更新者:Imperial College London
这项研究旨在验证基于AI的算法的实际准确性,以识别从12铅心电图的附件途径的位置

研究概览

地位

尚未招聘

详细说明

AI-ECG(应用于心电图)附件途径定位算法的AI-ECG的无声验证研究,用于临床实践中的前瞻性和连续病例,以确定其真正的准确性和性能。

预先存在的AI-ECG算法将应用于参与者的ECG数据,该算法在其临床电生理研究(EPS)时收集,以消融其附件途径。 这将与成功消融位置的地面真理进行比较,该位置由荧光镜检查和/或3D电解映射从其过程中确定。

研究类型

观察性的

注册 (估计的)

100

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

学习地点

      • London、英国、W12 0HS
        • Imperial College Healthcare NHS Trust
        • 接触:
        • 接触:
        • 首席研究员:
          • Ahran Arnold, PhD
        • 副研究员:
          • Zachary Whinnett, PhD

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

  • 孩子
  • 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

患者提到了一项电生理研究+/-消融,并有证据表明先前的12铅ECG前兴声。

描述

纳入标准:

  • 将EPS程序作为其临床护理的一部分,并发现对其心电图
  • 在其手术前的任何时候表现出其心电图的预启示
  • 能够同意
  • 最低年龄13岁
  • 最大年龄100岁

排除标准:

  • 无法同意
  • 成人> 100岁
  • 儿童<13岁
  • 从先前的EP研究中的附属途径已知位置的患者

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

队列和干预

团体/队列
明显兴奋的患者
先前具有ECG的患者表现出明显的兴奋前,被转诊为电生理研究作为其临床护理的一部分

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
AI-ECG附件途径定位算法的性能和准确性
大体时间:招聘完成后,预计在18个月
AI-ECG辅助途径定位算法的性能指标,包括准确性,F1分数,灵敏度,特异性,正面和阴性预测值。 通过荧光镜检查和/或3D电工映射的人类操作员评估的基础真相。
招聘完成后,预计在18个月

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
与人类估计相比,AI-ECG算法的相对性能
大体时间:招聘完成后,预计在18个月
AI-ECG附件途径定位算法与12铅ECG的人体估计之间的性能/准确性差异
招聘完成后,预计在18个月
与手动定位算法相比,AI-ECG算法的相对性能
大体时间:招聘完成后,预计在18个月
AI算法与预先指定的,已建立的手动定位算法之间的性能/准确性差异(Arruda,Milstein,Pambrun,Boersma,D'Avila和Chiang)
招聘完成后,预计在18个月
与成功的消融位置相比,人类操作员地面真相位置的准确性
大体时间:招聘完成后,预计在18个月
通过操作员评估荧光检查确定的成功消融位置的地面真相将与完整的3D电解图上的真实消融位置进行比较
招聘完成后,预计在18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。

调查人员

  • 首席研究员:Ahran Arnold, PhD、Imperial College London

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)

2025年8月1日

初级完成 (估计的)

2027年3月1日

研究完成 (估计的)

2027年3月1日

研究注册日期

首次提交

2025年7月9日

首先提交符合 QC 标准的

2025年7月21日

首次发布 (实际的)

2025年7月24日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2025年7月24日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2025年7月21日

最后验证

2025年7月1日

更多信息

与本研究相关的术语

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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