영아 경련 감지를 위한 인공지능 기반 영상 분석
2026년 5월 6일 업데이트: Johns Hopkins University
비디오 녹화에서 유아 경련 인식에 대한 기계 학습 접근 방식
유아 경련은 발달 문제와 관련된 발작의 한 유형입니다.
불행하게도, 그들은 종종 오진되어 치료가 지연되는 원인이 됩니다.
이 연구의 목적은 비디오에서 유사하지만 양성인 움직임과 영아 경련을 확실하게 구별할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하는 것입니다.
이 컴퓨터 프로그램은 연구 참가자의 부모가 촬영한 비디오를 통해 학습합니다.
유아 경련을 신속하게 인식하고 치료하는 것은 최상의 발달 결과를 보장하는 데 중요합니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (실제)
61
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
Maryland
-
Baltimore, Maryland, 미국, 21287
- Johns Hopkins Hospital
-
-
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
- 어린이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
참가자는 3차 및 4차 진료를 제공하는 메릴랜드 주 볼티모어에 위치한 학술 의료 센터인 존스 홉킨스 병원의 외래 및 입원 환자 환경에서 모집됩니다.
설명
포함 기준:
- 참가자 연령 24개월 미만
- 비정상적인 움직임이나 발작으로 인해 존스 홉킨스 외래환자 센터, 존스 홉킨스 소아 응급실 또는 존스 홉킨스 입원환자실에서 평가를 받은 참가자
- 존스 홉킨스 병원 외래 또는 입원 환자 방문 중 소아 신경과 의사의 평가를 받은 참가자
- 공급자가 검토할 수 있는 부모/보호자가 제작한 비정상적인 움직임의 주문에 대한 최소 1개의 비디오 녹화
제외 기준:
- 영상 녹화 품질이 좋지 않음
- 전체 환자가 프레임에 포함되지 않음
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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확인된 간질 경련(양성 등급)
과거 데이터와 보조 뇌파검사 데이터(예:
부정맥 또는 변형된 부정맥 배경).
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비디오를 분석하고 유아의 경련과 시각적으로 유사한 움직임을 정확하게 구별하기 위해 개발된 기계 학습 소프트웨어입니다.
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간질 경련 모방(음성 등급)
비간질성 운동 진단을 받은 참가자(예:
산디퍼 증후군, 전율 발작, 스트레칭, 상동증, 놀람 반사, 몸부림치는 움직임, 초조, 수면근경련)은 과거 데이터와 보조 뇌파검사 데이터(이용 가능한 경우)를 기반으로 합니다.
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비디오를 분석하고 유아의 경련과 시각적으로 유사한 움직임을 정확하게 구별하기 위해 개발된 기계 학습 소프트웨어입니다.
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깨어 깨어 있으라 (네거티브 클래스)
깨어 있고 경계하는 상태에서 자연스럽고 미묘한 움직임을 보이는 참가자.
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비디오를 분석하고 유아의 경련과 시각적으로 유사한 움직임을 정확하게 구별하기 위해 개발된 기계 학습 소프트웨어입니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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모델 민감도(재현율)
기간: 2 년
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모델이 테스트 데이터 세트에서 올바르게 분류한 참양성의 비율입니다.
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2 년
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모델 특이성
기간: 2 년
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모델이 테스트 데이터세트에서 올바르게 분류한 참음성의 비율입니다.
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2 년
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모델의 긍정적인 예측 값(정밀도)
기간: 2 년
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테스트 데이터 세트에서 올바른 긍정적 분류의 비율입니다.
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2 년
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부정적인 예측 가치 모델
기간: 2 년
|
테스트 데이터 세트에서 올바른 부정적인 분류의 비율입니다.
|
2 년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Eric Kossoff, MD, Johns Hopkins Neurology
- 수석 연구원: Rama Chellappa, PhD, Johns Hopkins Biomedical Engineering
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)
2024년 8월 26일
기본 완료 (실제)
2026년 5월 6일
연구 완료 (실제)
2026년 5월 6일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 3월 11일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 3월 11일
처음 게시됨 (실제)
2024년 3월 18일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 5월 7일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 5월 6일
마지막으로 확인됨
2026년 5월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- IRB00429753
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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