PPG 기술을 사용하여 정맥 질환을 감지하는 기계 학습 모델 훈련
2024년 5월 29일 업데이트: The Whiteley Clinic
정맥질환 검출을 위한 머신러닝 기법과 PPG 기술을 활용한 파일럿 연구
본 임상 연구는 하지 정맥 질환의 정확한 분류 및 진단을 위해 인공 지능(AI) 알고리즘과 결합된 광혈류측정(PPG) 신호를 사용하는 효과를 평가하는 것을 목표로 합니다.
본 연구는 현재 The Whiteley Clinic(이하 TWC)에서 정맥 질환에 대한 조사를 진행 중인 참가자 그룹을 초대합니다.
참가자는 대조군(심각한 정맥 질환이 없는 건강한 개인) 그룹과 만성 정맥 질환(CVD)(입증된 정맥 질환으로 진단됨) 그룹으로 분류됩니다.
연구 참여에 관심을 표명한 예비 참가자에게는 환자 정보 시트가 제공되고 예비 연구에 대한 브리핑을 받게 됩니다.
관련 동의서에 동의하고 서명하면 참가자는 컨설턴트 혈관 외과 의사의 감독하에 일련의 표준화된 운동을 수행하게 됩니다.
운동 전반에 걸쳐 발목에 부착된 데이터 수집 장치는 PPG 신호를 기록하여 운동 중 적혈구에서 반사된 PPG 신호로 인한 혈액량 변화를 포착합니다.
따라서 일단 데이터가 수집되고 기록되면 대조군과 CVD 그룹의 데이터를 서로 비교하여 분석할 수 있습니다.
두 그룹의 PPG 신호를 분석하는 동안 목표는 AI 알고리즘을 사용하여 수행되는 동작 중에 PPG 신호 패턴의 미묘한 뉘앙스를 감지하는 기능에 있습니다.
AI 알고리즘은 정맥 질환의 유무를 나타내는 패턴이나 특징을 구별합니다.
이 연구는 PPG 및 AI 알고리즘을 사용하여 정맥 질환 진단을 향상시키는 데 귀중한 통찰력을 제공하고 정맥 건강 관리에 대한 새로운 접근 방식을 제시하고자 합니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
20
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Sergio Da Silva, PhD
- 전화번호: 01483477199
- 이메일: people@thewhiteleyclinic.co.uk
연구 연락처 백업
- 이름: Serah Duro, MSc
- 이메일: serah.duro@thewhiteleyclinic.co.uk
연구 장소
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Guildford, 영국, GU2 7RF
- The Whiteley Clinic
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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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
본 연구는 The Whiteley Clinic(이하 TWC)에 참석한 참가자 그룹을 초대합니다.
참가자는 대조군(건강한 개인) 그룹과 치료 그룹(이전에 정맥 질환 진단을 받은 사람)으로 나뉩니다.
설명
포함 기준:
- 환자들은 정맥 질환이 의심되는 조사를 위해 참석하고 있습니다. 환자는 정상적으로 걷고 움직일 수 있어야 하며 PPG가 부착된 다리 아래쪽의 피부 완전성이 좋아야 합니다.
TWC에 참석하는 모든 환자는 18세 이상입니다.
제외 기준:
- 보행이나 발목 움직임에 영향을 미치는 알려진 동맥 폐쇄성 질환이나 신체 장애가 있는 피험자는 제외됩니다.
다리 아래쪽에 PPG를 부착할 수 없는 환자(예: 활동성 궤양)는 제외됩니다.
동의할 수 없는 환자. 임신한 여성.
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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CVD 환자(치료군)
만성정맥질환(CVD) 진단을 받은 참가자.
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이 연구는 만성 정맥 질환(CVD)이 있는 그룹과 없는 그룹의 두 그룹으로 나누어진 20명의 피험자의 다리 정맥의 혈류를 기록하기 위해 광용적맥파측정(PPG) 기술을 사용하는 세 가지 별개의 운동을 통해 정맥 능력을 조사합니다.
귀무가설은 CVD가 있는 피험자와 다른 신체 조건 하에 있지 않은 피험자 사이에 정맥 충전 시간(VFT)과 PPG 추적 변화에 큰 차이가 없다는 것입니다.
대체 가설은 CVD 환자가 정맥 역류 또는 폐쇄를 나타내는 뚜렷한 PPG 패턴, 특히 짧은 VFT 및 다양한 압력 변화를 나타낼 것이라고 제안합니다.
이 가설은 영향을 받은 개인과 영향을 받지 않은 개인 사이의 정맥 기능에서 관찰 가능한 차이를 제시하는 이전 증거를 기반으로 선택되었습니다.
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CVD가 없는 개인(대조군)
CVD 진단을 받지 않은 참가자.
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이 연구는 만성 정맥 질환(CVD)이 있는 그룹과 없는 그룹의 두 그룹으로 나누어진 20명의 피험자의 다리 정맥의 혈류를 기록하기 위해 광용적맥파측정(PPG) 기술을 사용하는 세 가지 별개의 운동을 통해 정맥 능력을 조사합니다.
귀무가설은 CVD가 있는 피험자와 다른 신체 조건 하에 있지 않은 피험자 사이에 정맥 충전 시간(VFT)과 PPG 추적 변화에 큰 차이가 없다는 것입니다.
대체 가설은 CVD 환자가 정맥 역류 또는 폐쇄를 나타내는 뚜렷한 PPG 패턴, 특히 짧은 VFT 및 다양한 압력 변화를 나타낼 것이라고 제안합니다.
이 가설은 영향을 받은 개인과 영향을 받지 않은 개인 사이의 정맥 기능에서 관찰 가능한 차이를 제시하는 이전 증거를 기반으로 선택되었습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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PPG 신호를 이용한 정맥질환 검출용 AI 모델의 진단 정확도
기간: 2024년 6월 - 2024년 9월
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본 연구의 주요 결과 측정은 PPG 신호를 사용하여 정맥 질환을 감지하는 AI 모델의 진단 정확도를 평가하는 것입니다.
이는 혈관 컨설턴트의 직접적인 개입 없이 정맥 질환이 없는 건강한 참가자와 정맥 질환이 있는 건강하지 않은 참가자의 PPG 신호를 분석할 때 AI 모델의 민감도와 특이성을 평가하여 정량화됩니다.
이러한 결과는 AI 모델이 정맥 질환을 얼마나 정확하게 식별할 수 있는지 평가하는 데 도움이 됩니다.
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2024년 6월 - 2024년 9월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Mark Whiteley, The Whiteley Clinic
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 (추정된)
2024년 6월 1일
기본 완료 (추정된)
2024년 7월 1일
연구 완료 (추정된)
2024년 9월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 5월 22일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 5월 28일
처음 게시됨 (실제)
2024년 5월 29일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 5월 31일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 5월 29일
마지막으로 확인됨
2024년 5월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- TWC-SD-2024-05
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
예
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