응급 의료 중 실시간 체중 및 체성분 추정을 위한 기계 학습 및 3D 이미지 기반 모델링. 연구 1
2025년 12월 15일 업데이트: Florida Atlantic University
응급 의료 중 실시간 체중 및 체성분 추정을 위한 기계 학습 및 3D 이미지 기반 모델링. 연구 1 - 앙와위 환자의 단일 3D 카메라 이미지를 사용하여 TBW, IBW 및 LBW를 정확하게 추정하는 모델 구축.
이 관찰 연구의 목표는 AI 기반 3D 카메라 시스템을 훈련하고 검증하여 모든 연령층의 남성 및 여성 성인 지원자의 총 체중, 이상적인 체중 및 제지방 체중을 추정하는 것입니다. 본 연구가 답하고자 하는 주요 질문은 다음과 같습니다.
- AI 기반 3D 카메라 무게 추정 시스템으로 무게 추정의 정확도는 어느 정도까지 달성할 수 있나요?
- 이 정확도는 남녀노소, 모든 연령, 모든 신체 유형(저체중, 정상체중, 과체중)의 성인에게 동일합니까? 참가자들은 몇 가지 인체측정 측정(신장, 팔 중간 둘레, 체중 둘레, 엉덩이 둘레, 체중 측정), DXA 스캔(제지방 체중 측정) 및 3D 카메라를 사용한 3D 이미징을 받게 됩니다.
개입은 없을 것입니다.
연구 개요
상태
빼는
상세 설명
본 연구는 AI 기반 3D 카메라 무게 추정 시스템을 교육, 내부 검증 및 테스트하기 위한 단일 센터 관찰 연구입니다.
우리의 가설은 이 시스템이 급성 환자 관리에 사용될 때 현재의 다른 현장 진료 시스템보다 총 체중, 이상적인 체중, 제지방 체중을 더 정확하게 추정할 수 있다는 것입니다.
건강한 자원봉사자들이 시스템을 훈련하고 테스트하는 데 사용될 것입니다.
약 30분의 단일 데이터 수집 세션 동안 의료용 들것에 누워 있는 지원자의 기본 인체 측정 데이터, DXA 스캔 및 3D 카메라 이미지가 캡처됩니다.
개입이나 참가자에 대한 후속 조치는 없습니다.
수집된 데이터는 단일 깊이 이미지를 사용하여 체중을 추정하기 위해 AI 알고리즘(인공 신경망 기반)을 훈련하는 데 사용됩니다.
AI 시스템이 완전히 진화하면 가중치 추정 성능의 정확성이 독립적인 테스트 데이터 세트에서 평가됩니다.
연구 유형
관찰
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
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
플로리다 애틀랜틱 대학교 보카레이턴 캠퍼스의 학생, 교직원 및 교수진.
설명
포함 기준:
- 자원봉사자라면 누구나 가능합니다.
제외 기준:
- DXA 기계 용량 >204kg(450lbs)을 초과하는 체중을 가진 참가자
- 임신한 참가자;
- 연구에 혼란을 줄 수 있는 건강 상태를 가진 참가자
- 금속 수술용 임플란트를 이식한 참가자
- 지난 주 조영제 엑스레이를 촬영한 참가자
- 연구 전 24시간 동안 칼슘 보충제를 섭취한 참가자.
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 |
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TBW 추정
기간: 기준선
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3D 카메라 시스템을 이용한 TBW 추정의 정확성
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기준선
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IBW 추정
기간: 기준선
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3차원 카메라 시스템을 이용한 IBW 추정의 정확성
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기준선
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LBW 추정
기간: 기준선
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3D 카메라 시스템을 이용한 LBW 추정의 정확성
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기준선
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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성 관련 정확성
기간: 기준선
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남성과 여성의 정확도 차이
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기준선
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연령 관련 정확도
기간: 기준선
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연령별 체중추정의 정확성
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기준선
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BMI 관련 정확도
기간: 기준선
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체중 상태 하위 그룹별 체중 추정의 정확성
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기준선
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- Wells M, Goldstein L. Appropriate Statistical Analysis and Data Reporting for Weight Estimation Studies. Pediatr Emerg Care. 2023 Jan 1;39(1):62-63. doi: 10.1097/PEC.0000000000002862. Epub 2022 Oct 1. No abstract available.
- Wells M, Goldstein LN, Cattermole G. Development and Validation of a Length- and Habitus-Based Method of Ideal and Lean Body Weight Estimation for Adults Requiring Urgent Weight-Based Medical Intervention. Eur J Drug Metab Pharmacokinet. 2022 Nov;47(6):841-853. doi: 10.1007/s13318-022-00796-3. Epub 2022 Sep 19.
- Wells M, Goldstein LN. Estimating Lean Body Weight in Adults With the PAWPER XL-MAC Tape Using Actual Measured Weight as an Input Variable. Cureus. 2022 Sep 17;14(9):e29278. doi: 10.7759/cureus.29278. eCollection 2022 Sep.
- Wells M, Goldstein LN, Alter SM, Solano JJ, Engstrom G, Shih RD. The accuracy of total body weight estimation in adults - A systematic review and meta-analysis. Am J Emerg Med. 2024 Feb;76:123-135. doi: 10.1016/j.ajem.2023.11.037. Epub 2023 Nov 29.
- Wells M, Goldstein LN, Wells T, Ghazi N, Pandya A, Furht B, Engstrom G, Jan MT, Shih R. Total body weight estimation by 3D camera systems: Potential high-tech solutions for emergency medicine applications? A scoping review. J Am Coll Emerg Physicians Open. 2024 Oct 4;5(5):e13320. doi: 10.1002/emp2.13320. eCollection 2024 Oct.
- Sonar VG, Jan MT, Wells M, Pandya A, Engstrom G, Shih R, Furht B. Estimating Body Volume and Height Using 3D Data. arxiv. 2024 September; 2410.02800
- Jan MT, Kumar A, Wells M, Pandya A, Engstrom G, Shih R, Furht B. Comprehensive Survey of Body Weight Estimation: Techniques, Datasets and Applications. Multimedia Tools and Applications. 2024 October
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)
2025년 7월 1일
기본 완료 (추정된)
2026년 6월 30일
연구 완료 (추정된)
2026년 6월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 10월 15일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 10월 16일
처음 게시됨 (실제)
2024년 10월 17일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 12월 19일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 12월 15일
마지막으로 확인됨
2025년 12월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
예
IPD 계획 설명
요청 시 3D 이미지의 클라우드 포인트 데이터가 공유됩니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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