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인공 지능으로 치매의 보조 진단 및 관리를위한 새로운 신경 방사선 학적 워크 플로 (DIADEMA)
2025년 3월 14일 업데이트: IRCCS SYNLAB SDN
알츠하이머 병 (AD) 및 치매의 위험에 처한 개인을 식별, 선별 및 모니터링하는 것은 엄청난 도전입니다.
신경 영상, 특히 자기 공명 영상 (MRI)은 구조적 신경 변성을 검출하는 데 중요합니다.
그러나, 전류 정량화 도구는 주로 연구 상황으로 제한되며 비표준 결과를 생성합니다.
Diadema는 신경 (무선) 논리 진단을 지원하기 위해 체계적이고 표준화 된 워크 플로를 구축 할 것입니다.
인공 지능 (AI)과 기계 학습 (ML)을 결합하여 신경 방사선학에서 AD의 임상 진단을 크게 향상시킬 것입니다.
우리의 주요 가설은 효율적인 워크 플로와 관련 높은 진단 정확도가 의료 비용을 실질적으로 줄이고, 임상 의사 결정을 지원하며, 제 2의 의견 도구를 제공하며 환자 치료를 개선한다는 것입니다.
이 이중 발전은 의료 시스템에 중대한 영향을 미치며 알츠하이머 병과 치매와의 싸움에서 중요한 단계를 나타냅니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
80000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Naples, 이탈리아, 80146
- Irccs Synlab Sdn
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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
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
지난 20 년 동안 뇌 자기 공명을 수행하는 환자
설명
포함 기준 :
- 지난 20 년 동안 뇌 자기 공명을 수행하는 환자
제외 기준 :
-
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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신경 방사선 학적 워크 플로 성능의 개선
기간: 1-36 개월
|
ROC 곡선
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1-36 개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
수사관
- 수석 연구원: Marco Aiello, Irccs Synlab Sdn
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
- McKhann GM, Knopman DS, Chertkow H, Hyman BT, Jack CR Jr, Kawas CH, Klunk WE, Koroshetz WJ, Manly JJ, Mayeux R, Mohs RC, Morris JC, Rossor MN, Scheltens P, Carrillo MC, Thies B, Weintraub S, Phelps CH. The diagnosis of dementia due to Alzheimer's disease: recommendations from the National Institute on Aging-Alzheimer's Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer's disease. Alzheimers Dement. 2011 May;7(3):263-9. doi: 10.1016/j.jalz.2011.03.005. Epub 2011 Apr 21.
- Jack CR Jr, Bennett DA, Blennow K, Carrillo MC, Feldman HH, Frisoni GB, Hampel H, Jagust WJ, Johnson KA, Knopman DS, Petersen RC, Scheltens P, Sperling RA, Dubois B. A/T/N: An unbiased descriptive classification scheme for Alzheimer disease biomarkers. Neurology. 2016 Aug 2;87(5):539-47. doi: 10.1212/WNL.0000000000002923. Epub 2016 Jul 1.
- Hosny A, Parmar C, Quackenbush J, Schwartz LH, Aerts HJWL. Artificial intelligence in radiology. Nat Rev Cancer. 2018 Aug;18(8):500-510. doi: 10.1038/s41568-018-0016-5.
- van Leeuwen KG, Schalekamp S, Rutten MJCM, van Ginneken B, de Rooij M. Artificial intelligence in radiology: 100 commercially available products and their scientific evidence. Eur Radiol. 2021 Jun;31(6):3797-3804. doi: 10.1007/s00330-021-07892-z. Epub 2021 Apr 15.
- Filip AC, Azevedo T, Passamonti L, Toschi N, Lio P. A novel Graph Attention Network Architecture for modeling multimodal brain connectivity. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2020 Jul;2020:1071-1074. doi: 10.1109/EMBC44109.2020.9176613.
- Spasov SE, Passamonti L, Duggento A, Lio P, Toschi N. A Multi-modal Convolutional Neural Network Framework for the Prediction of Alzheimer's Disease. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2018 Jul;2018:1271-1274. doi: 10.1109/EMBC.2018.8512468.
- Spasov S, Passamonti L, Duggento A, Lio P, Toschi N; Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. A parameter-efficient deep learning approach to predict conversion from mild cognitive impairment to Alzheimer's disease. Neuroimage. 2019 Apr 1;189:276-287. doi: 10.1016/j.neuroimage.2019.01.031. Epub 2019 Jan 14.
- Esteban O, Birman D, Schaer M, Koyejo OO, Poldrack RA, Gorgolewski KJ. MRIQC: Advancing the automatic prediction of image quality in MRI from unseen sites. PLoS One. 2017 Sep 25;12(9):e0184661. doi: 10.1371/journal.pone.0184661. eCollection 2017.
- Archetti D, Young AL, Oxtoby NP, Ferreira D, Martensson G, Westman E, Alexander DC, Frisoni GB, Redolfi A; for Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative and EuroPOND Consortium. Inter-Cohort Validation of SuStaIn Model for Alzheimer's Disease. Front Big Data. 2021 May 20;4:661110. doi: 10.3389/fdata.2021.661110. eCollection 2021.
- Redolfi A, De Francesco S, Palesi F, Galluzzi S, Muscio C, Castellazzi G, Tiraboschi P, Savini G, Nigri A, Bottini G, Bruzzone MG, Ramusino MC, Ferraro S, Gandini Wheeler-Kingshott CAM, Tagliavini F, Frisoni GB, Ryvlin P, Demonet JF, Kherif F, Cappa SF, D'Angelo E. Medical Informatics Platform (MIP): A Pilot Study Across Clinical Italian Cohorts. Front Neurol. 2020 Sep 23;11:1021. doi: 10.3389/fneur.2020.01021. eCollection 2020.
- Ribaldi F, Altomare D, Jovicich J, Ferrari C, Picco A, Pizzini FB, Soricelli A, Mega A, Ferretti A, Drevelegas A, Bosch B, Muller BW, Marra C, Cavaliere C, Bartres-Faz D, Nobili F, Alessandrini F, Barkhof F, Gros-Dagnac H, Ranjeva JP, Wiltfang J, Kuijer J, Sein J, Hoffmann KT, Roccatagliata L, Parnetti L, Tsolaki M, Constantinidis M, Aiello M, Salvatore M, Montalti M, Caulo M, Didic M, Bargallo N, Blin O, Rossini PM, Schonknecht P, Floridi P, Payoux P, Visser PJ, Bordet R, Lopes R, Tarducci R, Bombois S, Hensch T, Fiedler U, Richardson JC, Frisoni GB, Marizzoni M. Accuracy and reproducibility of automated white matter hyperintensities segmentation with lesion segmentation tool: A European multi-site 3T study. Magn Reson Imaging. 2021 Feb;76:108-115. doi: 10.1016/j.mri.2020.11.008. Epub 2020 Nov 19.
- Morid MA, Borjali A, Del Fiol G. A scoping review of transfer learning research on medical image analysis using ImageNet. Comput Biol Med. 2021 Jan;128:104115. doi: 10.1016/j.compbiomed.2020.104115. Epub 2020 Nov 13.
- Bao S, Boyd BD, Kanakaraj P, Ramadass K, Meyer FAC, Liu Y, Duett WE, Huo Y, Lyu I, Zald DH, Smith SA, Rogers BP, Landman BA. Integrating the BIDS Neuroimaging Data Format and Workflow Optimization for Large-Scale Medical Image Analysis. J Digit Imaging. 2022 Dec;35(6):1576-1589. doi: 10.1007/s10278-022-00679-8. Epub 2022 Aug 3.
- Rajput D, Wang WJ, Chen CC. Evaluation of a decided sample size in machine learning applications. BMC Bioinformatics. 2023 Feb 14;24(1):48. doi: 10.1186/s12859-023-05156-9.
- Boccardi M, Altomare D, Ferrari C, Festari C, Guerra UP, Paghera B, Pizzocaro C, Lussignoli G, Geroldi C, Zanetti O, Cotelli MS, Turla M, Borroni B, Rozzini L, Mirabile D, Defanti C, Gennuso M, Prelle A, Gentile S, Morandi A, Vollaro S, Volta GD, Bianchetti A, Conti MZ, Cappuccio M, Carbone P, Bellandi D, Abruzzi L, Bettoni L, Villani D, Raimondi MC, Lanari A, Ciccone A, Facchi E, Di Fazio I, Rozzini R, Boffelli S, Manzoni L, Salvi GP, Cavaliere S, Belotti G, Avanzi S, Pasqualetti P, Muscio C, Padovani A, Frisoni GB; Incremental Diagnostic Value of Amyloid PET With [18F]-Florbetapir (INDIA-FBP) Working Group. Assessment of the Incremental Diagnostic Value of Florbetapir F 18 Imaging in Patients With Cognitive Impairment: The Incremental Diagnostic Value of Amyloid PET With [18F]-Florbetapir (INDIA-FBP) Study. JAMA Neurol. 2016 Dec 1;73(12):1417-1424. doi: 10.1001/jamaneurol.2016.3751.
- Teipel S, Grothe MJ; Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. MRI-based basal forebrain atrophy and volumetric signatures associated with limbic TDP-43 compared to Alzheimer's disease pathology. Neurobiol Dis. 2023 May;180:106070. doi: 10.1016/j.nbd.2023.106070. Epub 2023 Mar 8.
- De Francesco S, Galluzzi S, Vanacore N, Festari C, Rossini PM, Cappa SF, Frisoni GB, Redolfi A. Norms for Automatic Estimation of Hippocampal Atrophy and a Step Forward for Applicability to the Italian Population. Front Neurosci. 2021 Jun 28;15:656808. doi: 10.3389/fnins.2021.656808. eCollection 2021.
- Qiu S, Miller MI, Joshi PS, Lee JC, Xue C, Ni Y, Wang Y, De Anda-Duran I, Hwang PH, Cramer JA, Dwyer BC, Hao H, Kaku MC, Kedar S, Lee PH, Mian AZ, Murman DL, O'Shea S, Paul AB, Saint-Hilaire MH, Alton Sartor E, Saxena AR, Shih LC, Small JE, Smith MJ, Swaminathan A, Takahashi CE, Taraschenko O, You H, Yuan J, Zhou Y, Zhu S, Alosco ML, Mez J, Stein TD, Poston KL, Au R, Kolachalama VB. Multimodal deep learning for Alzheimer's disease dementia assessment. Nat Commun. 2022 Jun 20;13(1):3404. doi: 10.1038/s41467-022-31037-5.
- Faggioni L, Coppola F, Ferrari R, Neri E, Regge D. Usage of structured reporting in radiological practice: results from an Italian online survey. Eur Radiol. 2017 May;27(5):1934-1943. doi: 10.1007/s00330-016-4553-6. Epub 2016 Aug 29.
- Bosco P, Redolfi A, Bocchetta M, Ferrari C, Mega A, Galluzzi S, Austin M, Chincarini A, Collins DL, Duchesne S, Marechal B, Roche A, Sensi F, Wolz R, Alegret M, Assal F, Balasa M, Bastin C, Bougea A, Emek-Savas DD, Engelborghs S, Grimmer T, Grosu G, Kramberger MG, Lawlor B, Mandic Stojmenovic G, Marinescu M, Mecocci P, Molinuevo JL, Morais R, Niemantsverdriet E, Nobili F, Ntovas K, O'Dwyer S, Paraskevas GP, Pelini L, Picco A, Salmon E, Santana I, Sotolongo-Grau O, Spiru L, Stefanova E, Popovic KS, Tsolaki M, Yener GG, Zekry D, Frisoni GB. The impact of automated hippocampal volumetry on diagnostic confidence in patients with suspected Alzheimer's disease: A European Alzheimer's Disease Consortium study. Alzheimers Dement. 2017 Sep;13(9):1013-1023. doi: 10.1016/j.jalz.2017.01.019. Epub 2017 Mar 3.
- Buchlak QD, Milne MR, Seah J, Johnson A, Samarasinghe G, Hachey B, Esmaili N, Tran A, Leveque JC, Farrokhi F, Goldschlager T, Edelstein S, Brotchie P. Charting the potential of brain computed tomography deep learning systems. J Clin Neurosci. 2022 May;99:217-223. doi: 10.1016/j.jocn.2022.03.014. Epub 2022 Mar 12.
- Redolfi A, Archetti D, De Francesco S, Crema C, Tagliavini F, Lodi R, Ghidoni R, Gandini Wheeler-Kingshott CAM, Alexander DC, D'Angelo E. Italian, European, and international neuroinformatics efforts: An overview. Eur J Neurosci. 2023 Jun;57(12):2017-2039. doi: 10.1111/ejn.15854. Epub 2022 Dec 14.
- Kwee TC, Kwee RM. Workload of diagnostic radiologists in the foreseeable future based on recent scientific advances: growth expectations and role of artificial intelligence. Insights Imaging. 2021 Jun 29;12(1):88. doi: 10.1186/s13244-021-01031-4.
- Aiello M, Cavaliere C, D'Albore A, Salvatore M. The Challenges of Diagnostic Imaging in the Era of Big Data. J Clin Med. 2019 Mar 6;8(3):316. doi: 10.3390/jcm8030316.
- Aiello M, Esposito G, Pagliari G, Borrelli P, Brancato V, Salvatore M. How does DICOM support big data management? Investigating its use in medical imaging community. Insights Imaging. 2021 Nov 8;12(1):164. doi: 10.1186/s13244-021-01081-8.
- Jonsson L, Tate A, Frisell O, Wimo A. The Costs of Dementia in Europe: An Updated Review and Meta-analysis. Pharmacoeconomics. 2023 Jan;41(1):59-75. doi: 10.1007/s40273-022-01212-z. Epub 2022 Nov 15.
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 30일
기본 완료 (추정된)
2025년 12월 30일
연구 완료 (추정된)
2027년 8월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 3월 10일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2025년 3월 10일
처음 게시됨 (실제)
2025년 3월 25일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 3월 25일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 3월 14일
마지막으로 확인됨
2025년 3월 1일
추가 정보
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