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【ChiCTR2500113378】肺功能呼吸疾病异常监测识别的研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2500113378

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2025-11-27

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

肺功能呼吸相关疾病（含 COPD、哮喘）

试验通俗题目

肺功能呼吸疾病异常监测识别的研究

试验专业题目

基于深度学习的肺功能呼吸疾病异常监测识别的研究

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临床试验信息
试验目的

本项目回顾性搜集确诊为慢性阻塞性肺疾病（COPD）、哮喘等肺功能呼吸相关疾病患者的呼吸频率及波动监测数据（如通过便携式设备、床旁监护仪采集的连续数据），进行呼吸异常特征区（如频率骤升段、波动不规则区间、超出正常阈值的呼吸节律段）的标注，用于建立一个肺功能呼吸异常报警的人工智能深度学习模型。该模型尝试利用人工智能技术对呼吸频率及波动监测数据中的异常特征（如频率变化斜率、波动幅度标准差、节律稳定性参数）提取多维特征，从而实现自动识别与分割异常呼吸数据段，并在监测到呼吸指标超出安全范围、存在病情恶化风险时，实时触发异常报警。

试验分类
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试验类型

队列研究

试验分期

其它

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

自选课题（自筹）

试验范围

/

目标入组人数

300

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-12-01

试验终止时间

2027-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.患者年龄大于或等于 18 周岁，COPD 急性加重期经肺功能检查（FEV1/FVC<70%）+ 临床症状（如喘息、咳痰增多）确认，哮喘急性发作经过敏原检测 + 支气管舒张试验（FEV1 改善≥12%）确诊； 2.性别不做要求； 3.呼吸频率及波动监测数据符合标准格式（含连续时间戳、呼吸频率值、波动幅度参数），由医院认可的便携式呼吸监测仪或床旁监护仪采集； 4.呼吸监测数据采集时长≥2 小时，数据有效率（无缺失、无异常干扰段）≥90%，监测设备采样频率≥1 次 / 分钟。；

排除标准

1.呼吸配合差造成图像质量欠佳。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

湖州市中心医院

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