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閉塞性睡眠時無呼吸症候群における無呼吸低呼吸指数予測のためのマルチモーダル深層学習モデル

2026年3月3日 更新者：Ke-Yun, Chao、Fu Jen Catholic University

閉塞性睡眠時無呼吸症候群における無呼吸低呼吸指数を推定するためのデジタル聴診、酸素飽和度、および運動データを組み合わせたマルチセンサー深層ニューラルフレームワーク

本研究は、非侵襲的信号を統合して閉塞性睡眠時無呼吸症候群（OSA）の重症度を予測するマルチモーダル深層学習モデルの開発を目的としています。 モデルは、終夜ポリソムノグラフィー（PSG）から得られる無呼吸低呼吸指数（AHI）を基準として使用します。 臨床的に実用的で使いやすいモニタリングツールを確立することで、本研究は早期スクリーニングのアクセシビリティを向上させ、在宅睡眠ケアシステムの開発を支援することを目指しています。

調査の概要

状態

募集

条件

介入・治療

詳細な説明

背景：OSAは心血管疾患、代謝疾患、神経精神疾患の併存症と密接に関連する一般的な睡眠障害である。 睡眠中の上気道の繰り返しの閉塞によって特徴づけられ、間欠的低酸素と睡眠分断を引き起こす。 PSGはOSA診断のゴールドスタンダードであるが、高コスト、複雑さ、アクセス性の制限により、大規模スクリーニングと早期発見に課題がある。 電子聴診器、ウェアラブルオキシメーター、マットレス下圧力センサーなどの非侵襲センシング技術の最近の進歩により、負担の少ない生理学的モニタリングソリューションが可能となり、簡便なOSA検出の新たな機会を提供している。

研究デザイン：単施設前向き観察研究

方法：本研究はPSGを受けるOSA疑いの成人患者を募集する。 睡眠中、呼吸音、SpO₂変化、BCG波形の同期データを収集する。 これらのマルチモーダルデータを用いて、CNNとトランスフォーマーベースのアーキテクチャを採用した深層学習モデルを開発・訓練する。 モデルはマルチタスク学習によりAHI予測を行い、交差検証技術を用いて検証される。

効果：提案モデルはAHIを正確に予測し、OSA重症度レベルを区別することが期待され、臨床および家庭応用の可能性を有する非侵襲的でアクセス可能かつ拡張性のあるスクリーニングツールを提供する。

キーワード：閉塞性睡眠時無呼吸、ポリソムノグラフィー、バリストカルジオグラフィー、電子聴診器、酸素飽和度

研究の種類

観察的

入学 (推定)

150

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

  • 台湾
      • New Taipei City、台湾、24352
        • 募集
        • 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

  • 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

附属大学病院の患者

説明

選定基準:

  • 年齢30～75歳
  • 閉塞性睡眠時無呼吸症が臨床的に疑われ、ポリソムノグラフィー検査を予定している
  • 文面によるインフォームド・コンセントを自発的かつ適切に提供できる

除外基準:

  • 電子聴診器または指先パルスオキシメーターへの不耐性
  • 重大な気道構造異常
  • 不整脈
  • 神経筋疾患
  • 妊娠中
  • 過去1ヶ月以内の入院
  • インフォームド・コンセントの提供が不可能、または法定後見人の同意が必要な場合

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
無呼吸低呼吸指数、音響波形、および無呼吸低呼吸指数とバリストカルジオグラフィ波形との相関
時間枠：一晩
一晩

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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Fu Jen Catholic University

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 (実際)

2025年9月5日

一次修了 (推定)

2026年7月31日

研究の完了 (推定)

2026年7月31日

試験登録日

最初に提出

2026年2月26日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年2月26日

最初の投稿 (実際)

2026年3月4日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年3月5日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年3月3日

最終確認日

2026年2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

  • FJUH114486

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。

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