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폐쇄성 수면 무호흡 환자의 무호흡-저호흡 지수 예측을 위한 멀티모달 딥러닝 모델

2026년 3월 3일 업데이트: Ke-Yun, Chao, Fu Jen Catholic University

폐쇄성 수면 무호흡증에서 무호흡-저호흡 지수를 추정하기 위해 디지털 청진, 산소 포화도 및 동작 데이터를 결합한 다중 센서 심층 신경망 프레임워크

이 연구는 비침습적 신호를 통합하여 폐쇄성 수면 무호흡증(OSA)의 중증도를 예측하기 위한 다중모드 딥러닝 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 모델은 야간 수면다원검사(PSG)에서 도출된 무호흡-저호흡 지수(AHI)를 참조 표준으로 사용할 것입니다. 임상적으로 실행 가능하고 사용자 친화적인 모니터링 도구를 구축함으로써, 이 연구는 조기 선별 접근성을 향상시키고 가정 기반 수면 관리 시스템의 개발을 지원하고자 합니다.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

상세 설명

배경: OSA는 심혈관, 대사 및 신경정신과적 동반질환과 밀접하게 연관된 흔한 수면 장애입니다. 이는 수면 중 반복적인 상기도 붕괴로 특징지어지며, 간헐적 저산소증과 수면 분열을 초래합니다. PSG가 OSA 진단의 금표준으로 남아 있지만, 높은 비용, 복잡성 및 제한된 접근성은 대규모 선별 및 조기 식별에 어려움을 제기합니다. 전자 청진기, 착용형 산소포화도 측정기, 매트리스 아래 압력 센서와 같은 비침습적 감지 기술의 최근 발전은 낮은 부담의 생리학적 모니터링 솔루션을 가능하게 하여 단순화된 OSA 검출을 위한 새로운 기회를 제공합니다.

연구 설계: 단일 센터, 전향적 관찰 연구

방법: 이 연구는 PSG를 받는 의심되는 OSA 성인 환자를 모집할 것입니다. 수면 중 호흡음, SpO₂ 변화 및 BCG 파형에 대한 동기화된 데이터가 수집될 것입니다. 이 다중 모드 데이터는 CNN 및 트랜스포머 기반 아키텍처를 사용하는 딥러닝 모델을 개발하고 훈련하는 데 사용될 것입니다. 이 모델은 다중 작업 학습을 통해 AHI 예측을 수행하며 교차 검증 기술을 사용하여 검증될 것입니다.

효과: 제안된 모델은 AHI를 정확하게 예측하고 OSA 중증도 수준을 구별할 것으로 기대되며, 임상 및 가정용 응용 분야 모두에 잠재력을 가진 비침습적, 접근 가능 및 확장 가능한 선별 도구를 제공할 것입니다.

핵심어: 폐쇄성 수면 무호흡증, 다중 수면 검사, 볼리스토카르디오그래피, 전자 청진기, 산소 포화도

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

150

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 장소

  • 대만
      • New Taipei City, 대만, 24352
        • 모병
        • Fu Jen Catholic University Hospital, Fu Jen Catholic University
        • 연락하다:

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

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

제휴 대학 병원 환자

설명

포함 기준:

  • 30-75세
  • 폐쇄성 수면 무호흡증이 임상적으로 의심되고 다중 수면 검사가 예정된 경우
  • 서면 동의서를 작성할 의사와 능력이 있는 경우

제외 기준:

  • 전자 청진기나 손가락 맥박 산소 측정기에 대한 불내성
  • 중요한 기도 구조 이상
  • 부정맥
  • 신경근육 장애
  • 임신
  • 과거 1개월 내 입원 경력
  • 동의서를 작성할 수 없거나 법정 대리인의 동의가 필요한 경우

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
기간
무호흡-저호흡 지수, 소리 파형, 그리고 무호흡-저호흡 지수와 발사체심전도 파형 간의 상관관계
기간: 하룻밤
하룻밤

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Fu Jen Catholic University

수사관

  • 수석 연구원: Ke-Yun Chao, PhD, Fu Jen Catholic University

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 9월 5일

기본 완료 (추정된)

2026년 7월 31일

연구 완료 (추정된)

2026년 7월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 2월 26일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 2월 26일

처음 게시됨 (실제)

2026년 3월 4일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 3월 5일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 3월 3일

마지막으로 확인됨

2026년 2월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • FJUH114486

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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