マシン ビジョン ベースの MDS-UPDRS III マシン評価
2026年8月20日 更新者:Ruijin Hospital
MDS-UPDRS III のマシン ビジョン ベースのマシン評価
運動障害協会 (MDS) の統一パーキンソン病評価尺度 (UPDRS) Part III (MDS-UPDRS III) は、パーキンソン病患者の運動症状の主要な評価方法です。
現在、運動障害の専門医は半定量的なスコアリングを行っていますが、それには主観性、感度の低さ、専門医師の数が限られているなどの制限が伴います。
この研究は、マシン ビジョンに基づいて、専門家の採点に従ってゴールド スタンダード ラベルを確立します。
機械学習を使用することで、機械評価モデルを開発し、モデルのパフォーマンスをゴールド スタンダード評価および一般臨床評価と比較して、マシン ビジョン ベースの MDS-UPDRS III 機械評価の精度を調査します。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (実際)
1679
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
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Beijing Municipality
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Beijing、Beijing Municipality、中国、100050
- Center for Movement Disorders, Department of Neurology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University
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Beijing、Beijing Municipality、中国、100730
- Beijing Hospital, Neurology Department
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Fujian
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Fuzhou、Fujian、中国、350001
- Department of Neurology, Fujian Medical University Union Hospital
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510080
- Department of Neurology, Guangdong Neuroscience Institute, Guangdong General Hospital, Guangdong Academy of Medical Sciences
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Hubei
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Wuhan、Hubei、中国、430022
- Department of Neurology, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
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Jiangsu
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Suzhou、Jiangsu、中国、215004
- Department of Neurology and Clinical Research Center of Neurological Disease, The Second Affiliated Hospital of Soochow University
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Shanghai Municipality
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Shanghai、Shanghai Municipality、中国、200025
- Department of Neurology and Institute of Neurology, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
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Sichuan
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Chengdu、Sichuan、中国、610044
- Department of Neurology, West China Hospital, Sichuan University
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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
- 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
確率サンプル
調査対象母集団
この研究では、参加者は主に上海交通大学医学部瑞金病院の神経内科と、他の7つのセンターの運動障害クリニックから募集されています。
参加者は外来での評価とスクリーニングを通じて登録されます。
運動障害の専門家2名が参加者を「パーキンソン病」であると独自に診断した。
診断に不一致がある場合は、瑞金病院神経科の運動障害専門グループが共同で協議し、決定を下します。
説明
包含基準:
- 国際運動障害学会が定めたパーキンソン病の診断基準を満たしていること: 運動緩慢であり、安静時振戦または筋固縮の 2 つの基準のうち少なくとも 1 つを満たしていること
- 20歳から80歳まで
- コンプライアンスが良好で、自発的に研究に参加し、インフォームドコンセントフォームに署名するか法定代理人の署名を得ることができる
除外基準:
- 重度の認知障害 (MMSE ≤ 23)
- 書面によるインフォームドコンセントに署名できない、またはその他の理由により治験を完了できない
- その他、研究者が参加者を本研究に不適当と判断した場合
- 他の臨床試験への参加
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 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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Item-level: MAE
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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Item-level: P(|Δ|≥2)
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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Score-level: ICC
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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Score-level: SEM
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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Score-level: SDC
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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Item-level: Within-one agreement (ACC1; P(|Δ| ≤ 1))
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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Item-level: Exact-error proportions [P(|Δ| = k)]
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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Item-level: Per-class exact recall
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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Item-level: Confusion matrix
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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Item-level: Row-normalised confusion matrix
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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Score-level: Limits of agreement
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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Score-level: MAE
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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Score-level: RMSE
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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Score-level: Spearman correlation
時間枠:1 day
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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.
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1 day
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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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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)
2023年3月1日
一次修了 (実際)
2025年12月31日
研究の完了 (実際)
2025年12月31日
試験登録日
最初に提出
2023年6月7日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年6月7日
最初の投稿 (実際)
2023年6月18日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年8月21日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年8月20日
最終確認日
2026年8月1日
詳しくは
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。