심장 MRI(AID-MRI)를 이용한 인공지능 기반 심근병증 진단에 관한 국제적 연구 (AID-MRI)
연구 개요
상태
정황
상세 설명
심장 기능을 감소시키거나 심장 박동 문제를 일으킬 수 있는 많은 유형의 심장 근육 질환이 있으며, 이를 집합적으로 심근병증이라고 합니다. 심장 MRI는 방사선을 사용하지 않는 비침습적 검사로 이러한 질병을 진단하고 향후 합병증을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 현재 이러한 테스트의 해석은 이러한 이미지를 보는 의사의 경험과 특정 기능을 인식하는 능력에 의존합니다. 그러나 컴퓨터는 인간이 볼 수 없는 이미지에서 질병의 더 미묘한 특징을 선택하도록 훈련될 수 있으며 최종 진단이 이미 확인된 수천 건의 사례에서 더 빠르게 훈련될 수 있습니다. AID-MRI 연구팀은 캐나다 앨버타에서 10,000명 이상의 환자로부터 심장 MRI 이미지와 심장 진단을 수집했으며 이 데이터를 사용하여 컴퓨터 알고리즘을 훈련시켜 심장 질환을 진단하고 향후 심장 합병증이 발생할지 예측합니다. 국제 AID-MRI 연구는 국제 환경에서 이러한 작업을 수행하기 위해 이러한 알고리즘의 정확성을 테스트하는 공적 자금을 지원하는 연구자 주도 연구입니다.
테스트 중인 기본 접근 방식은 원시 2D 영화 MRI 이미지를 심장 모양 및 변형의 표준화된 4D 모델로 변환하는 것입니다. 이 접근법은 컴퓨터 알고리즘이 다양한 심근병증을 인식할 수 있도록 하는 것으로 나타났습니다. 우리는 i) 환자가 어떤 질병을 앓고 있는지 결정하고 ii) 환자가 가까운 장래에 주요 심장 합병증을 경험할 것인지 예측하기 위해 컴퓨터 알고리즘에 정보를 제공하는 이 데이터의 능력을 테스트할 것입니다. 성능 향상을 위한 다른 비 영상 데이터(즉, 환자 특징)의 가치와 영향도 평가됩니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 장소
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Alberta
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Calgary, Alberta, 캐나다, T3M1M4
- South Health Campus
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Calgary, Alberta, 캐나다, T2N2T9
- Foothills Medical Centre
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 연구 관련 절차가 수행되기 전에 연구자의 IRB(Institutional Review Board)가 승인한 방식으로 정보에 입각한 동의를 제공해야 합니다. 참가자가 자신의 건강 상태로 인해 정보에 입각한 동의를 제공할 수 없는 경우 참가자의 법적 대리인이 현지 법률 및 기관 표준 운영 절차에서 허용하는 대로 연구 참가자를 대신하여 동의할 수 있습니다.
- 정보에 입각한 동의 시점에 18세 이상
- CMR 촬영을 위한 입원 환자 또는 외래 환자 의뢰;
- 허혈성 및/또는 비허혈성 병인의 의심되는 급성 또는 만성 심근병증 상태에 대한 위탁;
- 최근에 채취한(≤180일) 헤모글로빈, 헤마토크리트 및 크레아티닌의 혈청 실험실 마커 이용 가능
- 모든 학업 요건을 준수할 의지와 능력
제외 기준:
- 현지 사이트 정책에 따른 자기 공명 영상 성능에 대한 표준 금기;
- 숨을 참을 수 있음(즉, 실시간 시네 이미징은 지원되지 않음);
- 현재 또는 최근(≤ 60일) 임신,
- 삽관이 필요한 현재 또는 최근(≤ 60일) 패혈증;
- 영구 심박조율기, 이식형 제세동기 또는 이식형 루프 레코더를 포함한 모든 유형의 심장 이식형 전자 이식 장치(CIED)(이미지 품질 저하 가능성 및 알고리즘 성능에 대한 예상되는 영향으로 인해 제외됨)
- 중증 대동맥 판막 협착증(즉, 평균 AVG >40 mmHg);
- 승모판 또는 대동맥 위치의 인공 판막(기계적 또는 생체 인공)
- 외과적으로 교정된 질병, 우심증, Fallot 사지증, 교정되지 않은 부분 폐정맥 환류 이상 또는 큰 심방 중격 결손(Qp:Qs ≥1.5)을 포함하는 선천성 심장 질환 [참고: 이첨판 대동맥판막 질환은 격리];
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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예측 정확도
기간: 2 년
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1차 종점은 3D 심근 변형 분석(3D-MDA) 분류와 원시 이미지 기반 분류를 사용한 성능 향상입니다. 1차 결과는 외부에서 모집된 1,000명의 피험자에서 평가됩니다. 진단 모델의 경우 성능은 각 질병 클래스에 대한 AUC, Precision, Recall 및 F1로 설명됩니다. 예측 질병 클래스는 가능한 모든 클래스에서 관찰된 가장 높은 확률로 정의됩니다. 의료 기록에 액세스할 수 있는 CMR 해석 후 사이트 PI를 등록하여 미리 정의된 진단 기준에 따라 Ground Truth가 할당됩니다. 예후 모델의 경우, 알고리즘 예측 주요 심혈관 사건(MACE)은 CMR에서 처음 관찰된 MACE까지 테스트됩니다. 회귀(사건까지의 시간) 및 분류 모델링(1년 및 2년 시점에서) 둘 다 평가될 것입니다. 분류 성능은 진단 모델과 유사하게 평가됩니다. 회귀 성능은 시간 종속 AUC(tAUC)에 의해 평가됩니다. |
2 년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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2차 효능
기간: 2 년
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AID-MRI의 2차 결과는 AI 모델 성능에서 편향의 영향을 식별하고 이러한 영향을 완화하고 일반화 가능성을 향상시키기 위해 3D-MDA를 사용하여 이미지 전처리 능력을 평가하는 것을 목표로 합니다. 이는 전향적으로 모집된 환자 모집단의 미리 정의된 하위 그룹에 걸쳐 1차 종점의 계층화된 분석을 통해 달성될 것입니다. 이러한 분석에는 다음이 포함됩니다.
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2 년
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: James White, MD, FRCP(C), University Of Calgary
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
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
이 연구와 관련된 용어
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
IPD 공유 기간
IPD 공유 액세스 기준
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
- ICF
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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