AIビデオ分析に基づいてパーキンソン病の運動機能障害の重症度を評価するためのパイロット研究
復旦大学附属華山医院
調査の概要
詳細な説明
この研究では、参加者は、ビデオ記録された UPDRS-III テストを実行するように求められ、ビデオに基づいてマークされていないモーション機能の識別と定量分析が行われました。
研究者らは、2017 年 8 月以降、パーキンソン病患者の標準化された運動機能のビデオを外来診療所とフォローアップから収集してきました。 UPDRS III 運動機能テストに基づいて、調査員は、指のタッピング、手の動き、手の回内回外運動、歩行テストなど、疾患に特徴的で視覚化が容易な 5 つのパターン動作をスクリーニングしました。 人工知能チームの支援により、上記のパターン動作の特性値の定量化 (頻度、距離、角度など) が最初に実装されました。 ビデオの識別下でのパターン アクションの特性値はすべて連続変数であり、個別の UPDRS 評価スケールと直接比較することはできないことを考慮して、研究者は最初に前作の UPDRS 評価に基づくディープ ラーニング アルゴリズムの構築を検証するために調査しました。運動機能評価におけるビデオ解析の有効性。
この研究では、研究者は、疾患の重症度が異なるパーキンソン病患者を対象とし、運動障害の専門家によって評価された UPDRS スコアとビデオ定量化スコアとの一貫性を分析する予定です。 この研究の結果は、将来的に大規模な多施設臨床試験を開始するための優れた基盤となることを願っています。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Shanghai
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Shanghai、Shanghai、中国、200040
- Huashan Hospital
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 診断の主な基準は、特発性パーキンソン病であり、MDS-PD 診断基準 (2015) に従って安静時振戦または筋硬直を伴う運動緩慢と定義されます。 主な症状の検査は、Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) に記載されている方法で行う必要があります。
除外基準:
- 1. 小脳の歩行、四肢の運動失調、または小脳の眼球運動の異常などの明確な小脳の異常 (持続的な凝視によって誘発される眼振、巨大な方形波のビート、遠方の筋緊張亢進など)。
- 2. 下向き垂直視交叉上注視麻痺、または選択的な下向き垂直走査が遅くなる。
- 3. 発症から5年以内に、前頭側頭型認知症または原発性進行性失語症の可能性が高いと診断された（2011年に公表された前頭側頭型認知症の改訂診断基準による）。
- 4. パーキンソン病の発症から 3 年以上が経過しても、症状は下肢に限られています。
- 5. ドーパミン受容体遮断薬またはドーパミン枯渇剤による治療を受けており、投薬量および投与期間が薬剤性パーキンソン病の診断と一致している。
- 6. 状態は少なくとも中程度に重度ですが、高用量のレボドパ療法に識別可能な影響はありません.
- 7. 明確な皮質感覚鈍麻（一次感覚機能パターンが完全な場合の皮膚文字や身体認識の喪失など）、身体概念の明確な運動性失語症、または進行性失語症。
- 8. シナプス前ドーパミン作動系の機能的神経画像研究では、正常な結果が示されています。
- 9. パーキンソン病または患者の症状に関連すると疑われる他の疾患の証拠がある、または専門医が完全な診断評価に基づいてパーキンソン病ではなく他の症候群である可能性があると特定した。
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 観測モデル：ケースコントロール
- 時間の展望：断面図
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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H&Y 0
年齢が一致する非疾患集団、または顕著な運動症状のない前駆期パーキンソン病患者。 この患者グループは、登録時にビデオ録画された UPDRS-III テストを実行し、ビデオベースの定量的方法を使用して運動機能を評価します。 |
AIビデオ分析を使用して、動きの詳細を自動的に識別し、振幅や角速度などの動きの特徴を定量化し、アルゴリズムを適用して運動機能障害の程度を生成します。
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H&Y 1
Hoehn and Yahr の障害段階は 1 でした。片側のみの関与で、通常は機能障害が最小限またはまったくありません。 この患者グループは、登録時にビデオ録画された UPDRS-III テストを実行し、ビデオベースの定量的方法を使用して運動機能を評価します。 |
AIビデオ分析を使用して、動きの詳細を自動的に識別し、振幅や角速度などの動きの特徴を定量化し、アルゴリズムを適用して運動機能障害の程度を生成します。
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H&Y 2
Hoehn and Yahr の障害段階は 2 でした: バランスの障害のない両側性または正中線の関与。 この患者グループは、登録時にビデオ録画された UPDRS-III テストを実行し、ビデオベースの定量的方法を使用して運動機能を評価します。 |
AIビデオ分析を使用して、動きの詳細を自動的に識別し、振幅や角速度などの動きの特徴を定量化し、アルゴリズムを適用して運動機能障害の程度を生成します。
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ハイ＆ワイ3
Hoehn and Yahr の障害段階は 3 でした。物理的に独立。 この患者グループは、登録時にビデオ録画された UPDRS-III テストを実行し、ビデオベースの定量的方法を使用して運動機能を評価します。 |
AIビデオ分析を使用して、動きの詳細を自動的に識別し、振幅や角速度などの動きの特徴を定量化し、アルゴリズムを適用して運動機能障害の程度を生成します。
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H&Y 4
Hoehn and Yahr の障害段階は 4 でした。まだ歩いたり、補助なしで立ったりできます。 この患者グループは、登録時にビデオ録画された UPDRS-III テストを実行し、ビデオベースの定量的方法を使用して運動機能を評価します。 |
AIビデオ分析を使用して、動きの詳細を自動的に識別し、振幅や角速度などの動きの特徴を定量化し、アルゴリズムを適用して運動機能障害の程度を生成します。
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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 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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動画による運動機能評価（運動機能スコア）
時間枠：研究完了まで、平均2週間。
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患者は、運動障害の専門家の指導の下、統合パーキンソン病評価尺度 (UPDRS III) で運動検査を行い、高速度カメラで記録します。 被験者の運動機能スコアはビデオ サンプルで自動的に生成され、医師によるスコアと比較されます。 さまざまなパターン アクションに従って、スケールは 11 のスコア サブスケールに分割され、各サブスケールはアクション実行の関与の程度に応じて 0 ～ 4 ポイントの範囲であり、スコアが高いほど運動機能が悪いことを表します。 各サブスケールのスコアが合計され、最高スコアは 44 ポイントです。 この技術は、臨床診断と疾患評価への新しいアプローチになる可能性を秘めています。 パイロット研究として、サンプルサイズは技術の信頼性と有効性を結論づけるのに十分ではありません. この研究の結果は、大規模な多施設前臨床試験の将来のサンプルサイズの推定に役立ちます。 |
研究完了まで、平均2週間。
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協力者と研究者
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協力者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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