- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT02787200
Identificación de señales EEG invariantes en el tiempo para la interfaz cerebro-computadora
6 de junio de 2016 actualizado por: National Taiwan University Hospital
Este estudio tiene como objetivo identificar varios componentes variables e invariantes en el tiempo de las señales de EEG utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de señales, como el aprendizaje automático.
El objetivo final de los investigadores es desarrollar una interfaz cerebro-computadora universal o personalizada que sea estable durante días o incluso años.
Descripción general del estudio
Estado
Desconocido
Condiciones
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
50
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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Taipei, Taiwán, 10002
- Reclutamiento
- National Taiwan University Hospital
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Contacto:
- Tsung-Ren Huang
- Número de teléfono: 886-2-3366-3104
- Correo electrónico: trhuang@ntu.edu.tw
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
20 años a 40 años (ADULTO)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Voluntarios sanos que entienden las instrucciones en mandarín.
Descripción
Criterio de exclusión:
- Trastornos severos de la visión que impiden que los voluntarios reconozcan las instrucciones en la pantalla
- Trastornos psiquiátricos graves
- Trastornos graves del sueño que mantienen despiertos a los voluntarios durante dos horas.
- Voluntarios con claustrofobia
- Pacientes que se sometieron a un accidente cerebrovascular y cirugía cerebral
- Pacientes con enfermedades neuromusculares
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
|---|---|
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Componentes invariantes en el tiempo de las señales EEG
Periodo de tiempo: Un mes
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Un mes
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Tsung-Ren Huang, National Taiwan University
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio
1 de mayo de 2016
Finalización primaria (ANTICIPADO)
1 de mayo de 2017
Finalización del estudio (ANTICIPADO)
1 de mayo de 2017
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
26 de mayo de 2016
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
26 de mayo de 2016
Publicado por primera vez (ESTIMAR)
1 de junio de 2016
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (ESTIMAR)
8 de junio de 2016
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
6 de junio de 2016
Última verificación
1 de junio de 2016
Más información
Términos relacionados con este estudio
Otros números de identificación del estudio
- 201604024RIND
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .