Меню
Набор скоро начнётся NCT06667635

Intelligent Analysis and Clinical Validation of Cerebral Small Vessel Disease on Magnetic Resonance Imaging：A Multi-center Study

— Наблюдательное Cerebral Small Vessel Disease

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: Artificial intelligence.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Cerebral Small Vessel Disease. Базовые параметры: от 40 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Китай
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Обзор

Cerebral small vessel disease (CSVD) accounts for 20% of ischemic strokes and is the most common cause of vascular cognitive impairment. Early identification of CSVD is critical for early intervention and improve clinical outcomes. Magnetic resonance imaging (MRI) may represent as a sensitive and robust tool to detect early changes in brain subtle structures and functions. The study is to investigate the comprehensive evaluation by using AI in early diagnosis and management of CSVD.

Подробное описание

Cerebral small vessel disease (CSVD) is an important cause of stroke, cognitive impairment, and other diseases, and its early quantitative evaluation can significantly improve patient prognosis. Magnetic resonance imaging (MRI) is an important method to evaluate the occurrence, development, and severity of CSVD. However, the diagnostic process lacks quantitative evaluation criteria and is limited by experience, which may easily lead to missed diagnoses and misdiagnoses. Based on the current technical challenges, subject development and upgrade of knowledge, to avoid the occurrence of adverse medical accidents, simplify the diagnostic process, artificial intelligence（AI） has become the alternative method of choice, by constructing training deep learning model,which can assist doctors in clinical decision-making to improve diagnosis effectiveness of CSCD detection and diagnosis.

Вмешательства

  • Диагностический тест Artificial intelligence
    Artificial intelligence (AI) tools developed through the training of large amounts of image data can assist with the analysis and interpretation of neuroimaging data of cerebral small vascular disease（CSVD）.

Первичные конечные точки

  • The performance of AI in lesion detection and diagnosis [Срок оценки: 2 year]

Критерии участия

Критерии включения

  • ① Men and women age 40 years or older;
  • At least one vascular risk factor has been identified, including hypertension, diabetes, hyperlipidemia, coronary heart disease, and chronic kidney disease；
  • The patient performed two brain MRI Examinations simultaneously at a time interval of more than 6 months (≥6).

Критерии исключения

  • ① The patient had no vascular risk factors；
  • No clinical follow-up images;
  • There are significant motion artifacts in the image, which cannot meet the

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Да

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • Chinese PLA General Hospital — Пекин

Идентификаторы

NCT: NCT06667635 · 2024-685

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗