エーラスダンロス症候群における関節伸展性の視覚に基づく評価
2023年11月27日 更新者：Nimish Mittal、University Health Network, Toronto
エーラース ダンロス症候群における末梢関節の過伸展性を評価するための、スマートフォン ベースの機械学習ビジュアル イメージング アプリケーションの実現可能性の評価
エーラース ダンロス症候群 (EDS) は、13 の識別されたサブタイプを持つ遺伝性疾患の異種グループです。 ハイパーモバイル EDS (hEDS) は、EDS の最も一般的なサブタイプですが、診断を確認するための遺伝子変異はまだ確認されていません。 全般性関節過可動性 (GJH) は、hEDS の顕著な特徴の 1 つです。 GJH の測定に使用されるスコアリング システムは、Beighton によって記述されました。 ベイトン スコアは、二分法スコアリング システムを使用して計算され、9 つの関節の伸展性が評価されます。 各関節は、ハイパーモバイル (スコア = 1) またはハイパーモバイルでない (スコア = 0) としてスコア付けされます。 合計スコア (Beighton スコア) は最小 0 から最大 9 の間で変動し、スコアが高いほど関節の弛緩が大きいことを示します。
Beighton スコアの使用には適度な妥当性と評価者間のばらつきがありますが、臨床医による広範囲で一貫した適用にはいくつかの課題があり続けています。 文献で報告されている障壁には次のようなものがあります。
i) オープンで標準化されていないシステムでは、ベースライン測定値の評価を含む、これらの共同拡張性テストを実行する方法に大きなばらつきがある可能性があります。 iii) カットオフ値の信頼性を評価し、iv) 患者に GJH 陽性 (低特異性および低陽性予測) の可能な分類を知らせる前に、完全な評価を実行する。
GJH を評価するためのテストの不適切な実施は、GJH の不正確な識別と、EDS の間違った診断を行うことによる意図しない否定的な結果をもたらす可能性があります。 この研究の目的は、関節の可動性測定のより堅牢で有効な方法を作成し、関節の伸展性を測定するためのスマートフォン ベースの機械学習アプリケーション システムを使用して、EDS のスクリーニングのエラーを減らすことです。
プロジェクトは次のことを行います。
i) スマートフォン対応のビジュアル イメージング アプリを作成して、関節の伸展性の測定を評価します。ii) スマートフォン アプリを臨床環境で使用して潜在的な EDS 患者をスクリーニングすることの実現可能性を評価します。iii) アプリケーションの有効性を判断します。三次医療のアカデミックEDSプログラムにおける対面臨床評価との比較。 成功すれば、スマートフォン アプリケーションは潜在的な EDS 患者のケアを効率的かつ費用対効果の高い方法で標準化するのに役立つ可能性があります。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (推定)
225
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。
研究場所
-
-
Ontario
-
Toronto、Ontario、カナダ、M5G 2C4
- GoodHope EDS - Toronto General Hospital
-
-
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
18年歳以上 (大人、高齢者)
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
調査対象の母集団には、GoodHope EDS クリニックに紹介された、または受診したすべての患者が含まれます。
クリニックでは、症状のある成人患者 (18 歳以上)、EDS の患者、または EDS の疑いのある患者からの紹介を受け付けています。
EDS は浸透率 100% の結合組織障害ですが、表現型の発現はさまざまであるため、EDS または G-HSD の疑いのある症例には、他の遺伝性または後天性の結合組織疾患/障害、および/または複雑な慢性疾患が含まれる可能性があります。 、関節過可動性、痛み、および疲労。
説明
包含基準:
- トロント ジェネラルの GoodHope EDS クリニックで診察を受けたすべての患者は、現在の診断または評価の結果に関係なく、参加資格があります。
除外基準:
- 参加に同意しない患者は含まれません（参加者はいつでも同意を取り消すことができます）
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
- 観測モデル：ケースのみ
- 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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トロント総合病院のグッドホープ EDS クリニックの新しい患者
EDS クリニックで見られるすべての患者は、現在の診断または評価の結果に関係なく、含める資格があります。
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介入は使用されません。
同意した参加者は、後で分析される関節過可動性の試験中に撮影されたビデオ記録を取得します。
|
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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姿勢推定ライブラリによる予測角度の一致度比較
時間枠：4ヶ月
|
可動範囲を予測するために開発された機械学習モデルのパフォーマンスは、使用されるポーズ推定ライブラリによって分析されます。
この分析は、データ収集の最初の 2 か月間に収集されたデータのサブセットに対して実行されます。
この情報は、機械学習モデルを改良するときに続行するポーズ推定ライブラリを選択するために使用されます。
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4ヶ月
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関節ごとの予測角度の一致度比較
時間枠：1年
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各関節 (脊椎、膝、足首、肘、肩、親指、小指) の可動域を予測するために開発された機械学習モデルのパフォーマンスは、関節ごとに個別に分析されます。
これにより、システムがビデオから予測する際にどの関節がより正確であるかについての洞察が得られます。
|
1年
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ビジョンベースのデータを使用して可動域予測の精度を評価する
時間枠：1年
|
関節過可動性マニューバーを実行している個人のビデオでトレーニングされた機械学習モデルが開発されます。
それらのパフォーマンスは、ゴニオメーターを使用して専門の臨床医によって測定された可動域と比較されます。
|
1年
|
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。
捜査官
- 主任研究者：Nimish Mittal, MD、GoodHope Ehlers Danlos Syndrome Clinic, Toronto General Hospital
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Critical Care Services Ontario, Ehlers-Danlos Syndrome Expert Panel Report, 2016. https://www.health.gov.on.ca/en/common/ministry/publications/reports/eds/Default.aspx.
- Cahill SV, Sharkey MS, Carter CW. Clinical assessment of generalized ligamentous laxity using a single test: is thumb-to-forearm apposition enough? J Pediatr Orthop B. 2021 May 1;30(3):296-300. doi: 10.1097/BPB.0000000000000732.
- He K, Gkioxari G, Dollár P, Girshick R. Mask R-CNN. In: Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2017. p. 2961-9.
- Cao Z, Hidalgo G, Simon T, Wei SE, Sheikh Y. OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2021 Jan;43(1):172-186. doi: 10.1109/TPAMI.2019.2929257. Epub 2020 Dec 4.
- Fang H-S, Xie S, Tai Y-W, Lu C. RMPE: Regional Multi-person Pose Estimation. 2016 Nov 30; Available from: http://arxiv.org/abs/1612.00137
- Lin T-Y, Maire M, Belongie S, Bourdev L, Girshick R, Hays J, et al. Microsoft COCO: Common Objects in Context. 2014 May 1; Available from: http://arxiv.org/abs/1405.0312
- Andriluka M, Pishchulin L, Gehler P, Schiele B. 2D Human Pose Estimation: New Benchmark and State of the Art Analysis. In: 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2014. p. 3686-93
- Lugaresi C, Tang J, Nash H, McClanahan C, Uboweja E, Hays M, et al. MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines. 2019 Jun 14; Available from: https://arxiv.org/abs/1906.08172
- Zhang F, Bazarevsky V, Vakunov A, Tkachenka A, Sung G, Chang C-L, et al. MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking. 2020 Jun 17; Available from: http://arxiv.org/abs/2006.10214
- Mehdizadeh S, Nabavi H, Sabo A, Arora T, Iaboni A, Taati B. Concurrent validity of human pose tracking in video for measuring gait parameters in older adults: a preliminary analysis with multiple trackers, viewing angles, and walking directions. J Neuroeng Rehabil. 2021 Sep 15;18(1):139. doi: 10.1186/s12984-021-00933-0.
- Sabo A, Mehdizadeh S, Ng KD, Iaboni A, Taati B. Assessment of Parkinsonian gait in older adults with dementia via human pose tracking in video data. J Neuroeng Rehabil. 2020 Jul 14;17(1):97. doi: 10.1186/s12984-020-00728-9.
- Lu M, Zhao Q, Poston KL, Sullivan EV, Pfefferbaum A, Shahid M, Katz M, Kouhsari LM, Schulman K, Milstein A, Niebles JC, Henderson VW, Fei-Fei L, Pohl KM, Adeli E. Quantifying Parkinson's disease motor severity under uncertainty using MDS-UPDRS videos. Med Image Anal. 2021 Oct;73:102179. doi: 10.1016/j.media.2021.102179. Epub 2021 Jul 21.
- Williams S, Zhao Z, Hafeez A, Wong DC, Relton SD, Fang H, Alty JE. The discerning eye of computer vision: Can it measure Parkinson's finger tap bradykinesia? J Neurol Sci. 2020 Sep 15;416:117003. doi: 10.1016/j.jns.2020.117003. Epub 2020 Jun 30.
- Ota M, Tateuchi H, Hashiguchi T, Kato T, Ogino Y, Yamagata M, Ichihashi N. Verification of reliability and validity of motion analysis systems during bilateral squat using human pose tracking algorithm. Gait Posture. 2020 Jul;80:62-67. doi: 10.1016/j.gaitpost.2020.05.027. Epub 2020 May 25.
- Slembrouck M, Luong H, Gerlo J, Schütte K, Van Cauwelaert D, De Clercq D, et al. Multiview 3d Markerless Human Pose Estimation from Openpose Skeletons. In: International Conference on Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. Springer; 2020. p. 166-78.
- Wang H, Xie Z, Lu L, Li L, Xu X. A computer-vision method to estimate joint angles and L5/S1 moments during lifting tasks through a single camera. J Biomech. 2021 Dec 2;129:110860. doi: 10.1016/j.jbiomech.2021.110860. Epub 2021 Nov 8.
- Yahya M, Shah JA, Warsi A, Kadir K, Khan S, Izani M. Real time elbow angle estimation using single RGB camera. 2018 Aug 21; Available from: https://arxiv.org/abs/1808.07017
- Shi B, Brentari D, Shakhnarovich G, Livescu K. Fingerspelling Detection in American Sign Language. In: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021. p. 4166-75
- Kim I-H, Jung I-H. A Study on Korea Sign Language Motion Recognition Using OpenPose Based on Deep Learning. 디지털콘텐츠학회논문지 (Journal of Digital Contents Society). 2021;22(4):681-7.
- Levy HP. Hypermobile Ehlers-Danlos Syndrome. 2004 Oct 22 [updated 2018 Jun 21]. In: Adam MP, Feldman J, Mirzaa GM, Pagon RA, Wallace SE, Bean LJH, Gripp KW, Amemiya A, editors. GeneReviews(R) [Internet]. Seattle (WA): University of Washington, Seattle; 1993-2023. Available from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK1279/
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 (実際)
2022年4月26日
一次修了 (推定)
2024年6月1日
研究の完了 (推定)
2024年12月1日
試験登録日
最初に提出
2022年5月4日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年5月4日
最初の投稿 (実際)
2022年5月9日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年11月28日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年11月27日
最終確認日
2023年11月1日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 22-5073
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
IPD プランの説明
IPD が他の研究者と共有されることはありません。
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。
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