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Validation of Artificial Intelligence-Based Facial Paralysis Assessment in Patients With Bell's Palsy (AI-FACE)

2026年5月1日 更新者:Ali Noureldin Elsayed、Cairo University
This observational study aims to assess the concurrent validity of an artificial intelligence (AI)-based facial paralysis assessment system in patients with unilateral Bell's palsy. Currently, clinical assessment relies on subjective scales like the Sunnybrook Facial Grading System, which can vary between different observers. This study will compare AI-generated composite asymmetry scores-derived from real-time computer vision analysis of facial landmarks-with scores from the Sunnybrook system. The goal is to determine if AI can provide a valid, objective method for monitoring facial nerve recovery.

調査の概要

詳細な説明

Participants with unilateral Bell's palsy will be recruited for a single assessment session. The assessment involves two primary components:

Clinical Assessment: A qualified physical therapist will grade the patient's facial function using the Sunnybrook Facial Grading System, which evaluates resting symmetry, degree of voluntary movement, and synkinesis.

AI Assessment: A computer-vision-based system will utilize a standard camera to detect 468 facial landmarks in real-time. The system calculates a composite asymmetry score by comparing the movement amplitude and positioning of the affected side of the face against the healthy side during standardized facial expressions.

The study will utilize Spearman's rank correlation coefficient to analyze the relationship between the AI-derived scores and the Sunnybrook scores to establish concurrent validity. No personal images or videos will be stored; the AI performs real-time processing and immediate data deletion to ensure participant privacy.

研究の種類

観察的

入学 (推定)

63

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

  • 名前:Ali Noureldin Hassanein, B.Sc., PT.
  • 電話番号:+201142154162
  • メール:alionour22@gmail.com

研究場所

    • Giza Governorate
      • Giza、Giza Governorate、エジプト、12613
        • Faculty of Physical Therapy, Cairo University
        • コンタクト:
        • 主任研究者:
          • Ali Noureldin Hassanein, B.Sc.

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

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

Sixty-three patients of both sexes with unilateral Bell's palsy will be recruited from private clinics. Patients will be diagnosed by a neurologist based on clinical examination.

説明

Inclusion Criteria:

  • Patients with unilateral Bell's palsy.
  • Patients must be within one month of onset of Bell's palsy symptoms at the time of enrollment.
  • Body mass index (BMI) less than 30 $kg/m^2$.
  • Patients must be cooperative and able to follow simple verbal instructions during facial movement tasks.

Exclusion Criteria:

  • Bilateral facial paralysis or recurrent Bell's palsy.
  • Facial nerve palsy due to known secondary causes (e.g., trauma, neoplasm, infection, stroke, Ramsay Hunt syndrome, or otitis media).
  • Facial deformities, scars, or burns that interfere with facial motion detection.
  • Uncooperative or cognitively impaired individuals unable to follow instructions or maintain required facial postures.

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

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
Patients with Unilateral Bell's Palsy
Sixty-three patients of both sexes, aged 25-40 years, with a body mass index (BMI) less than 30 $kg/m^2$. Participants must be within one month of the onset of Bell's palsy symptoms and be able to follow verbal instructions during facial movement tasks.
Clinical grading of facial muscle paralysis based on resting symmetry, symmetry of voluntary movements, and synkinesis detection.
Real-time computer vision analysis using deep-learning-based landmark detection to track 468 facial points during standardized facial expressions.

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
Spearman's Rank Correlation Coefficient between AI-derived scores and Sunnybrook Facial Grading System scores.
時間枠:Baseline (single assessment at the time of enrollment).
This measure evaluates the concurrent validity of the AI-based assessment system. The AI system uses 468 facial landmarks to calculate a composite asymmetry score (0-100%). These results will be correlated with the clinical scores from the Sunnybrook Facial Grading System (0-100), where higher scores indicate better facial function.
Baseline (single assessment at the time of enrollment).

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
AI-Based Composite Asymmetry Score.
時間枠:Baseline.
The specific numerical output generated by the computer-vision system. It quantifies facial symmetry by measuring the amplitude of movement (in pixels/displacement) during five standardized facial expressions: brow lift, eye closure, broad smile, snarl, and lip pucker.
Baseline.

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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捜査官

  • 主任研究者:Ali Noureldin Hassanein, B.Sc.、Cairo 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 (推定)

2026年6月1日

一次修了 (推定)

2026年10月1日

研究の完了 (推定)

2026年12月1日

試験登録日

最初に提出

2026年5月1日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年5月1日

最初の投稿 (実際)

2026年5月7日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年5月7日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年5月1日

最終確認日

2026年5月1日

詳しくは

本研究に関する用語

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

To maintain participant confidentiality and privacy. The AI system processes facial landmarks in real-time, and no individual images or raw biometric data are stored for future distribution

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

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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