Modelado de la distribución de tau a partir de DTI con una red adversa generativa para el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer
21 de agosto de 2024 actualizado por: Professor Winnie W.C. Chu, Chinese University of Hong Kong
Modelado de la deposición y distribución de tau a partir de imágenes de tensor de difusión con una red adversa generativa para el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer
El impacto más significativo de este proyecto es proponer por primera vez una nueva red adversarial generativa (GAN), como un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo, para generar automáticamente imágenes PET sintéticas que reflejen la deposición de tau, a partir de imágenes DTI del cerebro. Si tiene éxito, este marco se convertirá en el enfoque más avanzado para simular el patrón estereotípico de acumulación y distribución de tau intracerebral in vivo.
Las imágenes sintéticas de tau-PET a través de DTI, que poseen una superioridad abrumadora en la ausencia de radiación, la no invasividad y la rentabilidad, servirán potencialmente como una de las modalidades alternativas de PET para detectar la carga de tau y probablemente superen a PET en accesibilidad, generalización y disponibilidad. en el futuro, haciéndolo mucho más atractivo en la aplicación clínica. Puede ocurrir un gran cambio conceptual al preferir un nuevo tau-PET de fuego simulado a través de DTI.
El marco de aprendizaje profundo basado en datos de DTI que se creará en este proyecto constituirá una herramienta precisa, robusta, clínicamente aplicable y explicable para categorizar de manera eficiente a los sujetos en casos positivos y negativos con carga de tau, lo que sin duda contribuirá a la mejora clínica. y actividades de investigación.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
250
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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Shatin
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Hong Kong, Shatin, Hong Kong
- Reclutamiento
- The Chinese University of Hong Kong, Prince of Wale Hospital
-
Contacto:
- Chiu Wing CHU, MBChB, MD
- Número de teléfono: (852)35052299
- Correo electrónico: winniechu@cuhk.edu.hk
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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
55 años y mayores (Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Los datos se recopilarán de una base de datos pública, es decir, la Iniciativa de neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer (ADNI).
De acuerdo con su protocolo de reclutamiento en http://adni.loni.usc.edu/methods/documents/, el estudio incluye a hombres y mujeres de 55 a 90 años de edad en grupos de participantes con DCL y demencia leve por EA, y controles normales de 65 años con excepciones concedidas para participantes minoritarios.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Con la edad de 55 años y más
- Con resonancia magnética del cerebro tomada dentro de ± 6 meses a partir de la fecha del diagnóstico clínicamente confirmado de AD, MCI o cognición normal.
Criterio de exclusión:
- EA con demencia mixta
- Demencia no EA
- Antecedentes de lesión cerebral traumática grave, depresión grave, accidente cerebrovascular, tumores cerebrales y enfermedad sistémica grave incidente
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
- Modelos observacionales: Grupo
- Perspectivas temporales: Retrospectivo
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
|---|
|
Control S
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|
Defecto cognitivo leve
|
|
EA demencia
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
|---|---|
|
Índice de similitud estructural para medir la similitud entre la imagen sintética y la realidad del terreno para el 20 % de los datos en el conjunto de prueba
Periodo de tiempo: Al finalizar los estudios, un promedio de 1 año
|
Al finalizar los estudios, un promedio de 1 año
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
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Publicaciones y enlaces útiles
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Publicaciones Generales
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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 (Actual)
30 de junio de 2021
Finalización primaria (Estimado)
29 de junio de 2025
Finalización del estudio (Estimado)
31 de diciembre de 2025
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
4 de agosto de 2021
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
23 de agosto de 2021
Publicado por primera vez (Actual)
25 de agosto de 2021
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
22 de agosto de 2024
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
21 de agosto de 2024
Última verificación
1 de agosto de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2021.243
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
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