Eine Studie zur Erkennung paroxysmaler Ereignisse mithilfe von Computer Vision und maschinellem Lernen (USF)
11. Februar 2026 aktualisiert von: Neuro Event Labs Inc.
Die erhöhte Rechenleistung hat es ermöglicht, komplexe Bilderkennungsaufgaben und maschinelles Lernen in den Alltag umzusetzen. Die in diesem Projekt verwendete auf Computer Vision und maschinellem Lernen basierende Lösung (Nelli) ist eine automatische Anfallserkennungs- und Meldemethode, die für diese spezielle Verwendung über eine CE-Kennzeichnung verfügt.
Die vorliegende Studie wird Daten liefern, um den Nutzen und die Erkennungsfähigkeit von NELLI zu erweitern und die Genauigkeit und den klinischen Nutzen der automatisierten Anfallserkennung auf Basis von Computer Vision und maschinellem Lernen zu verbessern.
Studienübersicht
Detaillierte Beschreibung
Dies ist ein prospektiver, blinder Vergleich mit dem klinischen Goldstandard zur Anfallscharakterisierung.
Ziel dieser Studie ist es, die Fähigkeit der Nelli-Software zur Identifizierung von Anfallsereignissen mit der vEEG-Überprüfung bei Erwachsenen mit Verdacht auf nächtliche Anfälle zu vergleichen.
Gleichzeitig zeichnet Nelli kontinuierlich Audio und Video auf, während die Video-Elektroenzephalographie (vEEG) gemäß typischem Pflegestandard aufgezeichnet wird.
Ereignisse mit positiven motorischen Manifestationen werden gemäß der klinischen Standardpraxis von drei Epileptologen anhand klinischer vEEG-Daten unabhängig identifiziert.
Nelli Software überprüft die Audio- und Videodaten und identifiziert unabhängig Ereignisse mit positiven motorischen Manifestationen.
Die Ergebnisse der Ereigniserkennung werden zwischen Epileptologen und der Nelli-Software verglichen.
Für jede erfasste Ereigniskategorie wird die positive prozentuale Übereinstimmung mithilfe der exakten Binomialmethode berechnet.
Der primäre Endpunkt dieser Studie besteht darin, zu zeigen, dass Nelli Anfälle mit einer positiven motorischen Komponente mit einer Sensitivität von > 70 % identifizieren kann.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Tatsächlich)
33
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Florida
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Tampa, Florida, Vereinigte Staaten, 33606
- Tampa General Hospital
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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
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Probenahmeverfahren
Wahrscheinlichkeitsstichprobe
Studienpopulation
Patienten mit Verdacht auf motorische Anfälle, die sich zur routinemäßigen klinischen Versorgung einer Video-EEG-Überwachung unterziehen.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alle Patienten, die sich zu klinischen Zwecken einer Video-EEG-Überwachung unterziehen und bei denen der Verdacht auf Anfälle besteht.
Ausschlusskriterien:
-
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Empfindlichkeit eines Anfallserkennungssystems
Zeitfenster: Während der routinemäßigen Anfallsüberwachung im Krankenhaus - bis zu einer Woche
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Das primäre Ergebnismaß wird die Sensitivität des Nelli-Systems zur Erkennung von Anfällen mit einer positiven motorischen Komponente im Vergleich zur unabhängigen neurologischen Überprüfung des vEEG sein, das in einer Epilepsie-Überwachungsstation gesammelt wurde.
Dies ist ein verblindeter Vergleich zum klinischen Goldstandard (vEEG)
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Während der routinemäßigen Anfallsüberwachung im Krankenhaus - bis zu einer Woche
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Selim Benbadis, MD, University of South Florida
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)
15. November 2024
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
31. Dezember 2025
Studienabschluss (Tatsächlich)
31. Januar 2026
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
22. November 2024
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
22. November 2024
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
26. November 2024
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
13. Februar 2026
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
11. Februar 2026
Zuletzt verifiziert
1. Februar 2026
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- STUDY005226
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
NEIN
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Ja
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
Nein
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