基于心脏磁共振的多模态深度学习模型在ST段抬高型心肌梗死长期预后预测中的开发与验证
目的：本研究旨在开发和测试一种基于人工智能的新型预测模型。该模型将整合心脏磁共振成像和临床数据，用于预测因ST段抬高型心肌梗死接受急诊经皮冠状动脉介入治疗患者的主要不良心血管事件的长期风险。
描述：本研究计划招募接受直接PCI治疗的STEMI患者。术后约一周，患者将接受心脏磁共振扫描。同时，我们将收集患者的基本信息、治疗期间的血液检测结果以及手术记录。此后，将定期（每六个月）对患者进行随访，记录任何主要不良心脏事件的发生情况，如心血管死亡、复发性心肌梗死、因心力衰竭住院或计划外的再次血运重建。所有收集的数据，包括临床数据和分析后的心脏磁共振图像，将被用于构建多模态深度学习模型。该模型将学习识别与未来心脏问题相关的特征。模型的准确性将在不同的患者群体中进行测试和验证。
潜在影响：如果成功，此预测工具可以帮助医生更早、更准确地识别高风险患者，从而实现更密切的监测和更及时的干预，最终改善这些患者的长期预后。
研究概览
地位
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：Geng Qian, MD
- 电话号码：+86 13810914587
- 邮箱：qiangeng9396@263.net
学习地点
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Beijing Municipality
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Beijing、Beijing Municipality、中国、100853
- Chinese PLA General Hospital
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
（1）诊断为ST段抬高型心肌梗死（STEMI），心脏生物标志物（肌钙蛋白）升高超过第99百分位数上限参考值，且至少符合以下一项：胸痛持续时间>30分钟；12导联心电图显示两个或以上相邻肢体导联ST段抬高≥0.1 mV，或两个或以上相邻胸前导联ST段抬高≥0.2 mV；（2）年龄>18岁，首次发生STEMI并接受直接经皮冠状动脉介入治疗（PCI）；（3）诊断和治疗管理符合现行临床标准和指南推荐；（4）就诊时心功能Killip分级≤III级；（5）已签署心脏磁共振（CMR）成像和临床随访的知情同意书。
排除标准：
（1）存在CMR禁忌症（例如：心脏起搏器、严重幽闭恐惧症、已知对钆基造影剂过敏，或肾功能受损定义为估算肾小球滤过率（eGFR）<30 mL/min/1.73 m²）；（2）结构性心脏病（例如：显著瓣膜病或先天性心脏病）；（3）有明确既往心肌梗死、PCI或冠状动脉旁路移植术（CABG）病史；（4）存在严重影响整体预后或妨碍完成研究程序的合并症，如严重血液系统疾病、活动性全身感染或活动性恶性肿瘤；（5）存在认知障碍或精神疾病，无法充分配合CMR检查或临床随访；（6）CMR图像质量差或缺失关键序列，导致无法进行准确的定量分析。
学习计划
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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主要不良心脏事件
大体时间：2024-2026
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主要不良心脏事件，例如心血管死亡、复发性心肌梗死、因心力衰竭住院或计划外再次血运重建。
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2024-2026
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合作者和调查者
赞助
合作者
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (估计的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- CMR-DL
计划个人参与者数据 (IPD)
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药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
研究美国 FDA 监管的设备产品
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