신경퇴행성 파킨슨증후군 분류를 위한 머신러닝 기법 활용 평가(인공지능) (PARKIA)
파킨슨병(PD)의 진단은 주로 세 가지 특징적인 증상을 찾는 환자의 임상 관찰에 의존하며 때로는 실제 과제로 남아 있습니다. 기계 학습(ML) 알고리즘은 PD를 조기에 진단하고 특발성 PD를 비정형 파킨슨 증후군과 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 맥락에서 Castillo-Barnes 팀의 작업은 건강한 참가자를 식별하기 위해 DaTSCAN® 또는 Ioflupane(요오드-123 표지 방사성 의약품) 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영(SPECT) 스캔에서 추출한 형태학적 특성을 기반으로 일련의 이미징 기능을 제공했습니다. "Parkinson's Progression Markers Initiative"(PPMI) 데이터베이스의 균형 잡힌 SPECT 세트에서 파킨슨병 참가자로부터.
Shabii 등의 팀은 Ioflupane(123I-IP) 단일광자방출컴퓨터단층촬영(SPECT)으로 도파민 수송체(DAT)에서 얻은 반정량적 지표와 모양 특징을 파킨슨병 환자와 정상 대조군의 분류 성능을 평가했다. 기계 학습(ML) 기능으로 결합되었습니다.
AI 기반 방법은 진단 평가를 향상시킬 수 있습니다. AI를 사용한 여러 도파민 영상 연구는 PD 진단에 대해 최대 90%의 정확도를 보고했습니다.
이러한 자동화된 접근 방식은 텍스처 분석을 기반으로 기계 학습 방법을 사용하여 (i) PD와 건강한 대상을 구별하고, (ii) PD와 혈관성 파킨슨병을 구별하고, (iii) 다양한 형태의 비정형 파킨슨병을 구별합니다.
선형 SVM(Support Vector Machine) 모델을 사용하여 2개 센터에서 수행된 연구는 82.5%의 정확도로 파킨슨병 환자와 건강한 피험자를 구별했습니다. 이 성능은 핵 의사의 육안 평가와 유사합니다. 파라메트릭 이미지는 90.4%의 정확도로 혈관성 파킨슨증과 PD를 구별할 수 있었습니다. Nancy 팀은 Ioflupane 또는 DaTSCAN™을 사용한 SPECT 및 SPECT/CT 스캔에서 PD 검출에 대한 광범위한 경험을 보유하고 있습니다.
연구 개요
상태
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 장소
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Vandoeuvre les Nancy cedex, 프랑스, 54511
- Nuclear medicine Department CHRU de NANCY
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 2011년 11월 21일부터 2017년 9월 1일 사이에 Nancy CHRU의 핵의학과에서 DaTSCAN SPECT 스캔을 수행한 환자.
- 2011년 11월 21일과 2017년 9월 1일 사이에 발생한 검토는 PACS에서 처리 콘솔로 송환되었습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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모든 환자는 DaTSCAN SPECT 스캔을 받았습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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알고리즘의 정확도
기간: 2 개월
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비정형 파킨슨 증후군의 유형 예측 측면에서 새로운 데이터에 대해 구현된 알고리즘의 정확도.
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2 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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두 네트워크 비교
기간: 2 개월
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학습에서 레이블이 지정되지 않은 데이터의 중요성을 인식하기 위한 반지도 네트워크와 지도 네트워크의 성능 비교
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2 개월
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네트워크의 견고성 분석
기간: 2 개월
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다른 데이터(다른 감마 카메라 모델의 데이터)에 대한 네트워크의 견고성 분석
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2 개월
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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