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Development of a Multimodal Deep Learning Model for Pediatric Patients

2026年9月4日 更新者:Ke-Yun, Chao、Fu Jen Catholic University

Development of an Artificial Intelligence-Based Model for Assessing the Severity of Pediatric Obstructive Sleep Apnea

This study aims to develop a multimodal data-driven model integrating multiple noninvasive physiological signals to assess the severity of pediatric sleep-disordered breathing, using standard clinical sleep study results as the reference.

調査の概要

状態

まだ募集していません

条件

介入・治療

詳細な説明

Pediatric obstructive sleep apnea may affect growth, development, cognitive function, and overall health. Although polysomnography is commonly used for clinical assessment, its application may be limited by time, cost, and accessibility. Recent advances in noninvasive monitoring technologies have provided new possibilities for sleep-related assessment. This study will collect and integrate multiple physiological signals from pediatric participants undergoing routine sleep examinations and to develop a data-driven model for evaluating sleep-related respiratory conditions. Clinical examination results will be used as the reference for model development and validation. The findings of this study are expected to support the development of a convenient and noninvasive approach for pediatric sleep assessment and may provide a reference for future clinical and home-based applications.

研究の種類

観察的

入学 (推定)

50

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

研究場所

      • New Taipei City、台湾、24352
        • Fu Jen Catholic University Hospital, Fu Jen Catholic University
        • コンタクト:

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 子
  • 大人

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

patient of affiliated university hospital

説明

Inclusion Criteria:

  • Individuals with clinical suspicion of obstructive sleep apnea who are referred for polysomnography

Exclusion Criteria:

  • Intolerance to a fingertip or wrap-around pulse oximeter
  • Presence of significant structural abnormalities of the upper airway
  • Cardiac arrhythmia
  • Neuromuscular disease
  • Hospitalization within the previous one month

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
時間枠
the correlation among the apnea-hypopnea index, millimeter-wave radar signals, and ballistocardiography waveforms
時間枠:up to 12 hours
up to 12 hours

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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捜査官

  • 主任研究者:Ke-Yun Chao, PhD、Fu Jen Catholic University

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (推定)

2026年9月1日

一次修了 (推定)

2027年7月31日

研究の完了 (推定)

2027年7月31日

試験登録日

最初に提出

2026年9月1日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年9月1日

最初の投稿 (実際)

2026年9月4日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年9月10日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年9月4日

最終確認日

2026年8月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • FJUH115604

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。