인공 지능을 사용하여 신경 근육 질환의 근육 MRI 개요
배경과 목표 :
신경 근육 질환은 근육 세포, 신경 또는 둘 사이의 상호 작용에 영향을 미치는 다양한 상태를 포함합니다. 이러한 조건의 일반적인 병리학 적 특징은 근육 조직을 지방으로 대체하는 것입니다. 이는 MRI (Magnetic Reso-Nance 영상)를 사용하여 시각화 할 수 있습니다. MRI 기반 지방 정량화는 질병 특성화, 진행 추적 및 치료 평가를위한 주요 바이오 마커 역할을합니다. 현재, 지방 정량화를위한 MRI 스캔의 수동 세그먼트는 매우 시간이 많이 걸리므로 개별 근육 묘사가 필요합니다. 따라서 세분화를 자동화하기 위해 인공 지능 (AI) 모델이 개발되고 있습니다. 이 연구의 목표는이 AI 모델을 검증하고 그 가능성과 한계를 평가하는 것입니다.
방법:
연구가 진행 중입니다. 4 가지 다른 근육 질환 (Anoctaminopathy, Becker muscular dystrophy, facioscapulohumeral muscular dystrophy 및 hypokalemic permalysis)이있는 환자의 후 향적 MRI 스캔이 수집되고 Ai-Model을 훈련시키는 데 사용되는 수동 설명이 수행되고 있습니다. 골반, 허벅지 및 송아지의 개별 근육의 근육 내 지방 분율은 AI 모델을 사용하여 분석됩니다. AI 모델의 성능은 수동 세분화와 비교됩니다. AI는 세분화 정확도 및 시간 효율과 같은 메트릭에 대해 평가됩니다.
연구 개요
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Bjørk Teitsdóttir, Medical student
- 전화번호: +4535456135
- 이메일: bjoerk.teitsdottir@regionh.dk
연구 연락처 백업
- 이름: John Vissing, Professor
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준 :
- 신경 근육 질환의 유전자 검증 진단.
- 18 세 이상
제외 기준 :
- MRI를 수행하기위한 금기 사항
- 경쟁 장애 및 기타 근육 장애로 측정을 바꿀 수 있습니다. 조사관은 경쟁 장애가 결과에 크게 영향을 줄 수 있는지 여부를 결정합니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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베커 근이영양증
MRI 스캔
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개입하지 않습니다.
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Hypopp
MRI 스캔
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개입하지 않습니다.
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Fshd
MRI 스캔
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개입하지 않습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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매뉴얼과 AI 개요의 지방 분율 차이.
기간: 근육 지방 분획의 분석은 환자 당 1 시간이 걸립니다.
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MRI의 평균 차이는 수동 요소와 AI 모델에 의한 개요 사이의 허리, 허벅지 및 송아지 근육에서 근육 내 지방 분획을 평가했습니다.
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근육 지방 분획의 분석은 환자 당 1 시간이 걸립니다.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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매뉴얼/AI 간절한 불일치와 질병 심각도 간의 상관 관계
기간: MRI의 분석에는 약 1 시간이 걸립니다
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수동 개요와 AI 요소의 차이가 질병의 진보 된 단계가 증가하는지 조사하십시오.
허리, 허벅지 및 송아지에서 수동/AI 차이와 지방 분획 사이에 상관 관계 분석이 이루어집니다.
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MRI의 분석에는 약 1 시간이 걸립니다
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (추정된)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 115991
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
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