Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Development and Validation of a Multimodal Deep Learning Model Using Peripheral Oxygen Saturation and Ballistocardiography Signals for Predicting Apnea-Hypopnea Index in Obstructive Sleep Apnea

3. November 2026 aktualisiert von: Ke-Yun, Chao, Fu Jen Catholic University

A Prospective Observational Study to Develop and Validate a Multimodal Deep Learning Model Integrating Peripheral Oxygen Saturation and Ballistocardiography Signals for the Prediction of Apnea-Hypopnea Index in Patients With Suspected Obstructive Sleep Apnea

Obstructive sleep apnea (OSA) is a common sleep disorder associated with cardiovascular, metabolic, and neurocognitive complications. The standard diagnostic test for OSA is in-laboratory polysomnography (PSG), which can be costly, labor-intensive, and inconvenient for repeated or large-scale screening. Therefore, there is a need for a convenient and non-invasive method to help identify individuals who may be at risk for OSA.

This prospective observational study aims to develop and clinically validate a multimodal deep learning model that integrates peripheral oxygen saturation (SpO₂) signals and ballistocardiography (BCG) data collected using a smart mattress system to estimate the apnea-hypopnea index (AHI). Adult participants undergoing routine overnight PSG for suspected OSA will be enrolled. During sleep, synchronized SpO₂ and BCG signals will be recorded non-invasively.

The performance of the deep learning model will be evaluated by comparing the predicted AHI values with AHI values derived from PSG. This study seeks to evaluate whether this practical, non-invasive, and scalable approach may support early identification of OSA risk and improve access to sleep disorder assessment in both clinical and home-based settings.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Detaillierte Beschreibung

This is a prospective observational cohort study designed to develop and validate a multimodal deep learning-based model for estimating obstructive sleep apnea (OSA) severity. Adult participants with suspected OSA who are scheduled to undergo overnight in-laboratory polysomnography (PSG) will be recruited at Fu Jen Catholic University Hospital.

During the PSG examination, participants will simultaneously undergo non-invasive physiological signal acquisition using a smart mattress system equipped with ballistocardiography (BCG) sensors, along with continuous peripheral oxygen saturation (SpO₂) monitoring. These signals will be time-synchronized with PSG recordings. No experimental intervention or alteration to standard clinical care will be performed.

Multimodal deep learning algorithms incorporating convolutional neural networks and sequence-based architectures will be developed to analyze SpO₂ and BCG signals and to estimate the apnea-hypopnea index (AHI). Model performance will be assessed by comparing predicted AHI values with PSG-derived AHI using predefined statistical metrics.

The primary objective is to evaluate the accuracy of AHI prediction using the proposed multimodal model. Secondary objectives include assessment of model discrimination for OSA severity classification and exploratory analyses of physiological signal features associated with sleep-disordered breathing. All analyses will be conducted using de-identified data. This study does not involve U.S. FDA-regulated drugs or devices and is not conducted under an investigational new drug application or investigational device exemption.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

100

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

    • New Taipei City
      • New Taipei City, New Taipei City, Taiwan, 24352
        • Rekrutierung
        • Fu Jen Catholic University Hospital
        • Kontakt:
          • Clinical Research Coordinator
          • Telefonnummer: +886-2-2905-2000
          • E-Mail: Ck_qq@hotmail.com

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

20 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Adult individuals aged 20 years or older who are referred to Fu Jen Catholic University Hospital for in-laboratory polysomnography due to suspected obstructive sleep apnea will be invited to participate. The study population includes participants with a wide range of apnea-hypopnea index values, including individuals without obstructive sleep apnea based on polysomnography results.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Adults aged 20 years or older.
  • Individuals referred for in-laboratory polysomnography due to suspected obstructive sleep apnea.
  • Able and willing to provide informed consent.

Exclusion Criteria:

  • Inability to provide informed consent.
  • Presence of conditions that may interfere with sleep signal acquisition, as determined by the investigator.
  • Prior diagnosis of sleep disorders other than obstructive sleep apnea that could confound study results.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: COHORT
  • Zeitperspektiven: PROSPECTIVE

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Adults With Suspected Obstructive Sleep Apnea

This cohort includes adult participants with suspected obstructive sleep apnea who are scheduled to undergo overnight in-laboratory polysomnography. All participants will receive standard clinical polysomnography while simultaneously undergoing non-invasive physiological signal acquisition using a smart mattress system and peripheral oxygen saturation monitoring. No experimental intervention or treatment assignment is performed.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Mean absolute error of apnea-hypopnea index estimation
Zeitfenster: Two overnight assessments per participant: one in-laboratory polysomnography night and one subsequent home sleep monitoring night.

Mean absolute error (MAE) will be calculated as the average absolute difference between the apnea-hypopnea index (AHI) predicted by the multimodal deep learning model using peripheral oxygen saturation (SpO2) and ballistocardiography (BCG) signals collected during home sleep monitoring and the AHI measured by in-laboratory polysomnography (PSG). The analysis will include participants with evaluable paired PSG and home monitoring data. MAE will be reported in events per hour, with lower values indicating better predictive performance.

Two overnight assessments per participant: one in-laboratory polysomnography night and one subsequent home sleep monitoring night.

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Mitarbeiter

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. März 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

30. Juni 2028

Studienabschluss (Geschätzt)

30. Juni 2028

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

9. Februar 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

3. November 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

6. November 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

6. November 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

3. November 2026

Zuletzt verifiziert

1. März 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • FJUH115580

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Individual participant data will not be shared publicly.

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .