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麻痺後の複雑な運動機能回復に向けて:健常参加者を用いたアルゴリズム開発

2025年12月22日 更新者:Jonathan Kao、University of California, Los Angeles

麻痺後の複雑な動作と歩行の回復:共同コパイロットによる健康な参加者を対象としたアルゴリズム開発

参加者は非侵襲的な活動記録を用いた実験を行います。 本研究では、運動意図を反映する複数の非侵襲的信号源から記録を行います。これには以下が含まれる可能性があります:脳波(EEG)、筋電図(EMG)、機能的近赤外分光法(fNIRS)、慣性計測ユニット(IMU)、眼球運動、瞳孔サイズ、および発話。 参加者はこれらのセンサーの全てまたは一部を装着し、運動や発話の実行、想像、または試行を行うように求められます。 記録されたセンサー信号は、コンピューター、ロボットアーム、車椅子、またはその他の支援デバイスとなり得るエンドエフェクターを導くためにデコードされます。

これらの実験は最小限のリスクしかなく、参加者はいつでもどのような理由でも参加を取りやめることができます。 参加者は希望すれば追加の実験に戻り、追加の比較を行うことができます。 参加者が比較実験中に途中退出した場合、その比較のデータ収集を完了するために別の参加者が募集されます。

調査の概要

研究の種類

介入

入学 (推定)

50

段階

  • 適用できない

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

    • California
      • Los Angeles、California、アメリカ、90095
        • 募集
        • UCLA Neural Engineering and Computation Lab
        • 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

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

参加基準:

  • 英語に堪能であること

除外基準:

  • 機能麻痺を引き起こす神経学的損傷または疾患

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

  • 主な目的:基礎科学
  • 割り当て:なし
  • 介入モデル:単一グループの割り当て
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的:健康な被験者
参加者は、非侵襲的な活動(EEG、EMG、IMU、fNIRS、眼球注視、または瞳孔測定を含む可能性があります)が記録されている間に、タスクの一部を実行します。
参加者は、コンピューター、ロボットアーム、車椅子、またはエクソスケルトンでタスクが実行されている間に、動作を想像、試行、または実行するよう指示される場合があります。 参加者はまた、各エンドエフェクターを制御するために自律的に動作を実行する場合があります。 参加者は、カーソルを制御してターゲットまたは複数のターゲットを取得するよう依頼される場合があります。 参加者は、さまざまなオブジェクトのピックアンドプレース、関節のあるオブジェクトとのインタラクション、またはロボットマニピュレーターを使用した他の運動課題を実行するよう依頼される場合があります。 参加者は、車椅子のナビゲートを依頼される場合があります。

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
正規化パフォーマンス
時間枠:通常、1回の来院(1日目)で、通常1か月以内に追加の研究来院の可能性があります。
非侵襲的補助インターフェースのタスクにおける正規化された性能。 脳波、筋電図、機能的近赤外分光法、慣性計測ユニット、眼球運動、瞳孔サイズ、音声などの非侵襲的信号が、エンドエフェクターの動きを制御するアルゴリズムに入力される。 エンドエフェクターは、コンピュータのカーソル、ロボットマニピュレーター、車椅子、または他の補助デバイスであり、運動タスクを実行するために使用される。 正規化された性能は、運動タスクにおけるエンドエフェクターの性能から導出され、非侵襲的補助インターフェースの全体的な性能を反映する。 最小値はゼロである。 最大値はないが、値は通常1未満である。 高いほど良い。
通常、1回の来院(1日目)で、通常1か月以内に追加の研究来院の可能性があります。

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:Jonathan Kao, PhD、UCLA Neural Engineering and Computation Lab

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)

2025年11月26日

一次修了 (推定)

2029年12月1日

研究の完了 (推定)

2029年12月1日

試験登録日

最初に提出

2025年11月14日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年11月14日

最初の投稿 (推定)

2025年11月19日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年12月24日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年12月22日

最終確認日

2025年12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

  • 25-1072
  • 1DP1HD121548-01 (米国 NIH グラント/契約)

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?

はい

IPD プランの説明

  • 識別データと非侵襲的活動(例:EEG、EMG、fNIRS、IMU、視線追跡)及び対応する行動(例:カーソル運動学、ロボットアーム関節角度、車椅子運動学)が被験者から生成されます。対象種は人間、形式は.bin(バイナリファイル)、実験ごとのデータ量は約6GBです。
  • 非侵襲的活動と対応する行動は、実験中に収集された非識別可能データに対応し、保存・共有されます。
  • データ解釈を容易にするための文書が提供されます。
  • 専用ツール、ソフトウェア、またはコードは不要です。データはPythonで保存されており、Pythonは無料で利用可能で、文書に従って読み込むことができます。
  • 合意された標準は存在しません。これらは特定の実験課題用にカスタマイズされたデータセットです。すべてのデータは共有前に非識別化されます。

IPD 共有時間枠

データは、関連する出版物の公開時またはデータを生成した外部資金による助成金の実施期間終了時のいずれか早い方の時期までに利用可能となります。 NIHが推奨する分野特化型リポジトリであるDASHは、通常長い保存期間を有し、多くの場合データを「永続的に」ホストします。 研究責任者は、これより早くデータを削除することはありません。

IPD 共有アクセス基準

科学的データとメタデータはNICHDデータ・標本ハブ(DASH)にアーカイブされます。 DASHはデータファイルに自動的にデジタルオブジェクト識別子(doi)を割り当てます。

DASHはNIH管理のアクセス制限付きデータリポジトリです。 NICHD DASHデータアクセス委員会は、身元確認済みの申請者からのDASHデータおよびバイオスペシメンへのアクセス要求をすべて審査し、提案された使用法が科学的・倫理的に適切であり、研究データを提出した機関が特定した制約や研究データ使用制限と矛盾しないかどうかを判断します。 受領者の所属機関および受領者は、利用規約に署名し同意する必要があります。

IPD 共有サポート情報タイプ

  • STUDY_PROTOCOL
  • SAP
  • ICF

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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