Auf künstlicher Intelligenz basierende Videoanalyse zur Erkennung infantiler Krämpfe
Ein maschineller Lernansatz zur Erkennung infantiler Spasmen in Videoaufzeichnungen
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Glenn Rivera, MD
- Telefonnummer: 410-955-4259
- E-Mail: griver14@jh.edu
Studienorte
-
-
Maryland
-
Baltimore, Maryland, Vereinigte Staaten, 21287
- Johns Hopkins Hospital
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Teilnehmeralter unter 24 Monaten
- Der Teilnehmer wurde im Johns Hopkins Outpatient Center, der Johns Hopkins Pediatric Emergency Department oder den Johns Hopkins Inpatient Units aufgrund von Phasen abnormaler Bewegung oder Anfällen untersucht
- Der Teilnehmer wurde während des ambulanten oder stationären Besuchs im Johns Hopkins Hospital von einem pädiatrischen Neurologen untersucht
- Mindestens eine vom Elternteil/Erziehungsberechtigten erstellte Videoaufzeichnung des Anfalls der abnormalen Bewegung, verfügbar für die Überprüfung durch den Anbieter
Ausschlusskriterien:
- Schlechte Videoaufnahmequalität
- Der gesamte Patient ist nicht im Bild
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Bestätigte epileptische Krämpfe (Positivklasse)
Bei Teilnehmern wurden infantile Krämpfe diagnostiziert, basierend auf historischen Daten und unterstützenden Elektroenzephalographiedaten (d. h.
Hypsarrhythmie oder modifizierter Hypsarrhythmie-Hintergrund).
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Software für maschinelles Lernen, die entwickelt wurde, um Videos zu analysieren und kindliche Krämpfe genau von visuell ähnlichen Bewegungen zu unterscheiden.
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Epileptische Spasmus-Nachahmer (negative Klasse)
Teilnehmer, bei denen nicht-epileptische Bewegungen diagnostiziert wurden (z. B.
Sandifer-Syndrom, Schauderattacken, Dehnung, Stereotypie, Schreckreflex, sich windende Bewegungen, Nervosität, Schlafmyoklonus) basierend auf historischen Daten und unterstützenden Elektroenzephalographiedaten (sofern verfügbar).
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Software für maschinelles Lernen, die entwickelt wurde, um Videos zu analysieren und kindliche Krämpfe genau von visuell ähnlichen Bewegungen zu unterscheiden.
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Wach und wachsam (Negativklasse)
Teilnehmer zeigen spontane, subtile Bewegungen im Wach- und Alarmzustand.
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Software für maschinelles Lernen, die entwickelt wurde, um Videos zu analysieren und kindliche Krämpfe genau von visuell ähnlichen Bewegungen zu unterscheiden.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Modellempfindlichkeit (Rückruf)
Zeitfenster: 2 Jahre
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Anteil der echten Positiven, die das Modell im Testdatensatz korrekt klassifiziert hat.
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2 Jahre
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Modellspezifität
Zeitfenster: 2 Jahre
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Anteil der echten Negative, die das Modell im Testdatensatz korrekt klassifiziert hat.
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2 Jahre
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Positiver Vorhersagewert des Modells (Präzision)
Zeitfenster: 2 Jahre
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Anteil der positiven Klassifizierungen, die im Testdatensatz korrekt waren.
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2 Jahre
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Modellieren Sie den negativen Vorhersagewert
Zeitfenster: 2 Jahre
|
Anteil der negativen Klassifizierungen, die im Testdatensatz korrekt waren.
|
2 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Eric Kossoff, MD, Johns Hopkins Neurology
- Hauptermittler: Rama Chellappa, PhD, Johns Hopkins Biomedical Engineering
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- IRB00429753
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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