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Évaluation de la machine MDS-UPDRS III basée sur la vision industrielle

20 août 2026 mis à jour par: Ruijin Hospital

Évaluation de la machine basée sur la vision industrielle du MDS-UPDRS III

L'échelle d'évaluation unifiée de la maladie de Parkinson (UPDRS) Part III (MDS-UPDRS III) de la Movement Disorders Society (MDS) est la principale méthode d'évaluation des symptômes moteurs chez les patients atteints de la maladie de Parkinson. Actuellement, les spécialistes des troubles du mouvement effectuent une notation semi-quantitative, ce qui implique des limites telles que la subjectivité, une faible sensibilité et un nombre limité de médecins professionnels. Cette étude, basée sur la vision artificielle, établit des étiquettes de référence selon la notation d'experts. En utilisant l'apprentissage automatique, nous développons un modèle d'évaluation des machines et comparons les performances du modèle avec l'évaluation de l'étalon-or et l'évaluation clinique générale pour étudier la précision de l'évaluation des machines MDS-UPDRS III basée sur la vision industrielle.

Aperçu de l'étude

Statut

Complété

Les conditions

Intervention / Traitement

Autre: enregistrement video

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Réel)

1679

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

Chine
- Beijing Municipality
  - Beijing, Beijing Municipality, Chine, 100050
    - Center for Movement Disorders, Department of Neurology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University
  - Beijing, Beijing Municipality, Chine, 100730
    - Beijing Hospital, Neurology Department
- Fujian
  - Fuzhou, Fujian, Chine, 350001
    - Department of Neurology, Fujian Medical University Union Hospital
- Guangdong
  - Guangzhou, Guangdong, Chine, 510080
    - Department of Neurology, Guangdong Neuroscience Institute, Guangdong General Hospital, Guangdong Academy of Medical Sciences
- Hubei
  - Wuhan, Hubei, Chine, 430022
    - Department of Neurology, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
- Jiangsu
  - Suzhou, Jiangsu, Chine, 215004
    - Department of Neurology and Clinical Research Center of Neurological Disease, The Second Affiliated Hospital of Soochow University
- Shanghai Municipality
  - Shanghai, Shanghai Municipality, Chine, 200025
    - Department of Neurology and Institute of Neurology, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
- Sichuan
  - Chengdu, Sichuan, Chine, 610044
    - Department of Neurology, West China Hospital, Sichuan University

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

Adulte
Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon de probabilité

Population étudiée

Dans cette étude, les participants sont principalement recrutés dans le département de neurologie de l'hôpital Ruijin, à l'école de médecine de l'université Jiao Tong de Shanghai, ainsi que dans les cliniques de troubles du mouvement de 7 autres centres. Les participants sont inscrits par le biais d'une évaluation et d'un dépistage ambulatoires. Deux spécialistes des troubles du mouvement ont indépendamment diagnostiqué chez les participants un "Parkinsonisme". En cas de désaccord diagnostique, le groupe de spécialistes des troubles du mouvement du département de neurologie de l'hôpital Ruijin discute collectivement et prend la décision.

La description

Critère d'intégration:

Répondre aux critères diagnostiques du parkinsonisme établis par l'International Movement Disorder Society : avoir une bradykinésie et répondre à au moins un des deux critères de tremblement au repos ou de rigidité musculaire
20 à 80 ans
Bonne observance, participation volontaire à l'étude et capacité à signer un formulaire de consentement éclairé ou à le faire signer par un représentant légal

Critère d'exclusion:

Trouble cognitif important (MMSE ≤ 23)
Incapable de signer un consentement éclairé écrit ou incapable de terminer l'essai pour d'autres raisons
Autres situations dans lesquelles le chercheur juge le participant inadapté à cette étude
Participation à d'autres essais cliniques

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats	Description de la mesure	Délai
Item-level: MAE Délai: 1 day	At the item level, mean absolute error (MAE) between paired AI scores and consensus reference scores, calculated as the average absolute difference across items. Lower values indicate closer agreement.	1 day
Item-level: P(\|Δ\|≥2) Délai: 1 day	At the item level, the proportion of paired AI and consensus reference scores with an absolute difference of 2 or more points. Lower values indicate fewer large item-level scoring disagreements.	1 day
Score-level: ICC Délai: 1 day	Intraclass correlation coefficient (ICC) between AI-derived scores and consensus reference scores, calculated separately for each of the four subdomain scores and the total score. Higher ICC values indicate greater agreement.	1 day
Score-level: SEM Délai: 1 day	Standard error of measurement (SEM) for AI-derived scores relative to consensus reference scores, calculated separately for each of the four subdomain scores and the total score. SEM quantifies measurement error in the units of the corresponding score, with lower values indicating greater measurement precision.	1 day
Score-level: SDC Délai: 1 day	Smallest detectable change (SDC), derived from the measurement error and calculated separately for each of the four subdomain scores and the total score. SDC represents the minimum score change required to exceed expected measurement error. Lower values indicate greater measurement precision.	1 day

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats	Description de la mesure	Délai
Item-level: Within-one agreement (ACC1; P(\|Δ\| ≤ 1)) Délai: 1 day	At the item level, ACC1 is defined as the proportion of paired AI and consensus reference scores with an absolute difference of no more than 1 point, i.e., P(\|Δ\| ≤ 1). Higher values indicate closer item-level agreement.	1 day
Item-level: Exact-error proportions [P(\|Δ\| = k)] Délai: 1 day	At the item level, exact-error proportions, P(\|Δ\| = k), represent the proportions of paired AI and consensus reference scores with each exact absolute error magnitude k. In particular, P(\|Δ\| = 0) corresponds to exact-match accuracy (ACC), defined as the proportion of items for which the AI score exactly matches the consensus reference score. The remaining values of k characterize the distribution of item-level scoring errors.	1 day
Item-level: Per-class exact recall Délai: 1 day	At the item level, for each consensus reference score class, the proportion of items for which the AI score exactly matches the consensus reference score among all items belonging to that reference class. Higher values indicate better class-specific exact agreement.	1 day
Item-level: Confusion matrix Délai: 1 day	At the item level, a cross-tabulation of AI scores against consensus reference scores, showing the number of paired ratings for each combination of reference and AI score categories. Rows represent consensus reference scores and columns represent AI scores.	1 day
Item-level: Row-normalised confusion matrix Délai: 1 day	At the item level, the confusion matrix normalised within each consensus reference score row so that each row sums to 1, showing the distribution of AI scores conditional on each reference score class.	1 day
Score-level: Limits of agreement Délai: 1 day	Bland-Altman limits of agreement between AI-derived scores and consensus reference scores, calculated separately for each of the four subdomain scores and the total score. The limits characterize the range within which most paired differences between AI and reference scores are expected to fall.	1 day
Score-level: MAE Délai: 1 day	Mean absolute error (MAE) between AI-derived scores and consensus reference scores, calculated separately for each of the four subdomain scores and the total score as the average absolute difference between paired scores. Lower values indicate smaller scoring errors.	1 day
Score-level: RMSE Délai: 1 day	Root mean square error (RMSE) between AI-derived scores and consensus reference scores, calculated separately for each of the four subdomain scores and the total score. RMSE gives greater weight to larger scoring errors, with lower values indicating closer agreement.	1 day
Score-level: Spearman correlation Délai: 1 day	Spearman rank correlation between AI-derived scores and consensus reference scores, calculated separately for each of the four subdomain scores and the total score. Higher values indicate a stronger monotonic association between AI-derived and reference scores.	1 day

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Ruijin Hospital

Collaborateurs

Beijing Tiantan Hospital

West China Hospital

Beijing Hospital

Guangdong Provincial People's Hospital

Fujian Medical University Union Hospital

Second Affiliated Hospital of Soochow University

Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

1 mars 2023

Achèvement primaire (Réel)

31 décembre 2025

Achèvement de l'étude (Réel)

31 décembre 2025

Dates d'inscription aux études

Première soumission

7 juin 2023

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité