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MS에서 AI를 사용하여 시상 변화를 연구하기 위한 다중 센터 데이터베이스 레지스트리

2024년 3월 4일 업데이트: Robert Zivadinov, MD, PhD, University at Buffalo

다발성 경화증(MS) 환자에서 인공 지능을 사용하여 실제 시상 부피 변화를 연구하기 위한 다중 센터 데이터베이스 레지스트리 생성

이 연구에서 조사관은 임상 루틴에서 시상 위축의 계산을 단순화하고 학계 및 지역 사회 신경학자가 새롭고 영향력 있는 인공 지능(AI)을 사용하여 딥 머신 러닝(DML) 패턴 인식(PR) 정보를 사용하여 임상 루틴의 데이터를 사용하는 임상 연구.

연구 개요

상태

완전한

상세 설명

이것은 MS 환자의 뇌 용적 변화에 대한 다기관, 관찰, 후향적, 횡단면 및 종단 모집단 연구입니다. 후향적 전자 의료 기록(EMR) 및 뇌 MRI 이미지 데이터는 참여 MS 센터에서 수집되고 식별되지 않은 데이터는 중앙 연구 데이터베이스에 통합됩니다. 데이터베이스에 통합될 모든 데이터는 일상적인 임상 실습의 일부로 센터의 의사가 이미 수집한 것이므로 본질적으로 비간섭적이며 후향적입니다. 이 새로운 접근 방식은 현재 널리 사용되는 기존의 뇌 부피 측정 방식과 비교될 것입니다. 이 획기적인 접근 방식은 잠재적으로 특정 뇌 용적 구조의 분류 측정을 포기하고 임상 일상에서 실시간으로 적용할 수 있습니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

1000

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • New York
      • Buffalo, New York, 미국, 14203
        • University at Buffalo

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

18년 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

2 MRI 스캔을 받은 다발성 경화증 환자

설명

포함 기준:

  1. 재발 완화(RR) MS 진단을 받은 환자
  2. 아래 기준을 모두 충족하는 원시 MRI 인덱스 스캔 이미지에 대한 액세스

    1. 인덱스에서 획득한 MRI 스캔 이미지
    2. 스캔은 1.5T 또는 3T 스캐너에서 수행되었습니다.
    3. 스캔에는 T2-FLAIR 시퀀스가 ​​있어야 합니다.
  3. 아래 나열된 기준을 모두 충족하는 원시 MRI 인덱스 후 스캔 이미지에 대한 액세스

    1. 인덱스 후 획득한 MRI 스캔 이미지
    2. 스캔은 1.5T 또는 3T 스캐너에서 수행되었습니다.
    3. 스캔에는 T2-FLAIR 시퀀스가 ​​있어야 합니다.
  4. 지수 기준 18-85세
  5. 표 2에 요약된 MRI 스캔 및 임상 데이터 요구 사항 충족
  6. 제외기준 없음

제외 기준:

  1. 연구 기간 동안 연구 약물 또는 실험 절차를 받았음
  2. 임신 중이거나 지표 시 또는 지표 후 기간 동안 수유 중인 여성
  3. 선택한 MRI 스캔 날짜로부터 30일 전에 재발한 환자
  4. 선택한 MRI 촬영일로부터 30일 이전에 스테로이드 치료를 받은 환자
  5. CNS에 영향을 미치는 다른 신경계 질환의 존재

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
MRI 스캔의 다중 센터 레지스트리
기간: 2 년
다발성 경화증 환자의 임상 결과를 예측하는 시상 부피를 측정하는 DeepGRAI의 능력 측정
2 년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

협력자

수사관

  • 수석 연구원: Robert Zivadinov, University at Buffalo

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2020년 4월 1일

기본 완료 (실제)

2023년 10월 31일

연구 완료 (실제)

2023년 10월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2019년 3월 12일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2019년 4월 15일

처음 게시됨 (실제)

2019년 4월 19일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (추정된)

2024년 3월 6일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 3월 4일

마지막으로 확인됨

2024년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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다발성 경화증에 대한 임상 시험

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