ChiCTR2500101533
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2025-04-25
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基于深度学习的可视喉罩图像预测肌松深度的算法模型构建与验证
基于深度学习的可视喉罩图像预测肌松深度的算法模型构建与验证
通过人工智能学习成年人全身麻醉下每一个呼吸周期的声门区和周围喉部肌肉的活动,建立算法模型,来预测此呼吸周期内的肌松深度,并预测下一个呼吸周期的肌松变化趋势。
连续入组
其它
无
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自筹
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770
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2025-02-01
2026-12-31
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1. 拟行全麻下五官科手术(头部正位),需要置入喉罩的患者; 2. 年龄为18~75岁的患者; 3. ASA(American Society of Anesthesiologists)Ⅰ~ Ⅲ级; 4. 体重指数(body mass index, BMI)18~30 kg/m2; 5. 自愿签署知情同意书;;
登录查看1. 拒绝参加研究的患者; 2. 3个月内参加过其他临床研究的患者; 3. 存在可视喉罩相对禁忌症的患者 (包括饱胃及反流误吸风险大,先天或获得性气道结构异常,以往喉罩失败史); 4. 存在神经病变、神经肌肉病变而影响尺神经功能的患者(涉及突触后膜受体损害如重症肌无力;突出前膜乙酰胆碱释放受损如肉毒杆菌中毒;突触间隙乙酰胆碱破坏如由药物或神经毒物引起的;诊断为糖尿病周围神经病变;外伤或后遗症等导致受测手尺神经功能障碍); 5. 连续服用1个月以上影响正常神经肌肉传导功能药物的患者(以药品说明书为依据); 6. 体内有心脏起搏器等电子植入设备的患者; 7. 孕妇和哺乳期妇女;;
登录查看首都医科大学附属北京同仁医院
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