ChiCTR2300069783进行中（未招募）早期 1 期
左心耳“经食道三维超声数据”卷积神经网络自动匹配模型指导左心耳封堵术
南方医科大学1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2022年5月1日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 早期 1 期
- 状态
- 进行中（未招募）
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 根据 2D-TEE、3D-TEE、3D 打印模型和卷积神经网络自动匹配模型，采用四种方法预测挡雨伞品牌 / 型号与实际操作是否一致。
研究概览
简要总结
基于已有的“经食道三维超声数据源性的左心耳 3D 打印模型指导左心耳封堵术”研究，已经验证 3D 打印模型对指导左心耳封堵术的准确率高达 98.9%。本次研究希望左心耳“经食道三维超声数据”通过卷积神经网络建立自动分割 LAA 建模系统，实现“LAA-封堵器自动匹配”，达到与左心耳 3D 打印模型同样的指导效果，对术前选择 LAA 型号封堵器品牌、型号、封堵残余漏的准确预判，为左心耳封堵术提供精准诊疗支撑。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 诊断试验诊断准确性
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •所有准备行左心耳封堵术，术前常规行食道超声检查的患者。
排除标准
- •严重心血管疾病：急性冠脉综合征、严重高血压、低血压或休克等；
- •其它系统疾病：剧烈胸痛、腹痛、咳嗽、哮喘，症状未控制者；严重感染、传染性疾病、凝血功能障碍及体质极度虚弱者；
- •对于精神障碍或过度紧张等不能配合检查的患者。
结局指标
主要结局
根据 2D-TEE、3D-TEE、3D 打印模型和卷积神经网络自动匹配模型，采用四种方法预测挡雨伞品牌 / 型号与实际操作是否一致。
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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