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- GLP-1
ChiCTR2400092618
尚未开始
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2024-11-20
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冠状动脉粥样硬化性心脏病
人工智能识别冠状动脉脂质斑块对冠状动脉介入术后围术期心肌梗死和远期预后的影响
人工智能识别冠状动脉脂质斑块对冠状动脉介入术后围术期心肌梗死和远期预后的影响
本研究的主要目的是利用人工智能（artificial intelligence，AI）技术探究基于光学相干断层成像（optical coherence tomography，OCT）的冠状动脉脂质斑块AI识别，构建基于深度学习技术的AI算法，能够自动识别冠状动脉中的脂质斑块，并探究AI辅助识别OCT下脂质斑块对于冠状动脉介入术后早期和远期预后评估效能，测试AI辅助OCT识别脂质斑块是否能为冠心病患者带来更多临床获益。
队列研究
其它
连续纳入2024年11月至2025年12月接受OCT检查的冠心病患者。
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北京市财政科技经费
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100;550;338;112
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2024-01-01
2026-12-31
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第一部分:基于OCT的冠状动脉脂质斑块人工智能识别 连续纳入2020年8月至2023年8月接受OCT检查的冠心病患者。 第二部分:脂质斑块AI诊断模型对冠心病PCI术后早期和晚期不良心血管事件的预测价值 1)年龄≥18岁 2)入院时心肌酶及肌钙蛋白阴性,拟行择期PCI的冠心病患者 3)冠状动脉造影明确患者至少有1处病变QCA评估狭窄程度≥40% 4)非罪犯血管既往无支架置入 5)患者知情同意参与本研究并签署知情同意书；
登录查看第一部分:基于OCT的冠状动脉脂质斑块人工智能识别 1)因严重肾功能不全或对比剂过敏而未进行OCT检查的DES-ISR患者; 2)OCT检测发现冠脉无脂质斑块的患者; 3)OCT图像质量较差的患者。 第二部分:脂质斑块AI诊断模型对冠心病PCI术后早期和晚期不良心血管事件的预测价值 1)生存周期小于1年 2)血流动力学不稳定 3)近30天内发生急性心肌梗死患者 4)严重心脏瓣膜病变或左室射血分数≤40% 5)左主干病变、前降支或回旋支或右冠脉开口病变、慢性完全闭塞病变、血管极度扭曲、重度钙化病变 6)腔内影像不清晰、无法进行分析的患者；
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