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临床试验/ChiCTR2000034182
ChiCTR2000034182招募中Unknown

基于机器学习算法建立高危妊娠胎儿心脏功能的超声评估模型

未提供1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2020年7月1日最近更新:

试验速览

阶段
Unknown
状态
招募中
试验地点
1
主要终点
超声检测指标

研究概览

简要总结

综合评价正常中晚期妊娠及高危妊娠状态下胎儿心脏形态及功能的改变,以及分娩后新生儿心脏形态及功能的改变。对比超声人工智能新技术(斑点追踪和超声影像组学)与传统超声技术的优劣,探讨它们在正常妊娠和高危妊娠状态下,胎儿和新生儿心血管系统的病理生理改变,并且探索超声组学改变与胎盘组织、脐血的蛋白组学差异的相关性,验证预测高危妊娠胎儿心功能异常的检测指标。

研究设计

研究类型
Observational

入排标准

年龄范围
16 至 50(—)
性别
Female

入选标准

  • 前瞻性收集 2020 年 7 月至 2023 年 7 月在复旦大学附属妇产科医院建卡的单胎妊娠孕妇及其分娩后 24 小时内的活产新生儿;
  • 有明确末次月经或者早孕期超声测量头臀长度;
  • 产前超声检查数据完整(包括生长超声测量、胎儿心脏超声及新生儿心脏超声检测)。

排除标准

  • 胎儿有明显结构畸形, 染色体异常或遗传综合征,且决定不继续妊娠者;
  • 孕前半年或孕早期有吸烟、酗酒、吸毒史等:
  • 早孕期有病毒感染史或曾服用致畸性药物史;
  • 孕前半年或孕早期接触有毒有害物质或大剂量辐射史;
  • 外院分娩未能随访到妊娠结局。

结局指标

主要结局

超声检测指标

时间窗: 研究实施时

SEN, SPE, ACC, AUC of ROC

次要结局

未报告次要终点

研究者

发起方
未提供

研究点 (1)

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