Меню
Набор скоро начнётся NCT07247890

Research on the Development and Application of a Preoperative Assessment Model for Transcatheter Mitral Valve Edge-to-Edge Repair Based on Visual Foundation Models

— Наблюдательное Mitral Regurgitation (MR)

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: Model Construction, Validation, and Optimization.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Mitral Regurgitation (MR). Базовые параметры: 18 лет — 90 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
Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.
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

Mitral regurgitation (MR) is the most prevalent valvular heart disease in China. Transcatheter edge-to-edge repair (TEER) is currently the preferred treatment for patients with severe MR who face high surgical risks. However, existing preoperative assessment methods for TEER suffer from numerous limitations, including complex measurement parameters, high technical demands, and significant subjectivity. Vision Mamba, a cutting-edge technology in the visual domain, overcomes the limitations of common computational units in convolutional neural networks and Transformers through bidirectional state space models and positional encoding, demonstrating exceptional performance in visual tasks. To date, no studies have applied Vision Mamba to ultrasound videos for constructing TEER preoperative assessment models. Our team previously established a Transformer-based evaluation model using a small, single-center cohort. This study innovatively introduces a Vision Mamba-based visual foundation model. By integrating multi-faceted, multi-modal ultrasound videos from multiple centers, we develop a one-stop preoperative TEER assessment model for MR patients \[slice identification → video analysis → multi-modal information fusion → preoperative assessment recommendation (suitable/challenging/unsuitable)\]. This model will optimize surgical patient identification and accurately screen patients with contraindications. Furthermore, the one-stop model is fast and objective, significantly improving clinical efficiency. It holds promise for deployment at primary care levels to optimize healthcare resource allocation.

Вмешательства

  • Другое Model Construction, Validation, and Optimization
    Data from patients in this study will be used for model construction, validation, and optimization.

Первичные конечные точки

  • Echocardiography-related indicators [Срок оценки: Echocardiogram within 2-3 days after admission]

Критерии участия

Критерии включения

  • Age: 18-90 years
  • Patients with moderate to severe or severe mitral regurgitation as indicated by echocardiography

Критерии исключения

  • Moderate or severe aortic stenosis or aortic regurgitation, or following aortic valve replacement
  • Patients with congenital heart disease
  • Poor image quality: Insufficient cross-sectional coverage or inability to perform effective mitral valve marking

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

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Другое

Центры проведения

Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.

Идентификаторы

NCT: NCT07247890 · 2025BJYYEC-KY205-01

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗