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Validation of Artificial Intelligence-Based Facial Paralysis Assessment in Patients With Bell's Palsy (AI-FACE)

2026년 5월 1일 업데이트: Ali Noureldin Elsayed, Cairo University
This observational study aims to assess the concurrent validity of an artificial intelligence (AI)-based facial paralysis assessment system in patients with unilateral Bell's palsy. Currently, clinical assessment relies on subjective scales like the Sunnybrook Facial Grading System, which can vary between different observers. This study will compare AI-generated composite asymmetry scores-derived from real-time computer vision analysis of facial landmarks-with scores from the Sunnybrook system. The goal is to determine if AI can provide a valid, objective method for monitoring facial nerve recovery.

연구 개요

상세 설명

Participants with unilateral Bell's palsy will be recruited for a single assessment session. The assessment involves two primary components:

Clinical Assessment: A qualified physical therapist will grade the patient's facial function using the Sunnybrook Facial Grading System, which evaluates resting symmetry, degree of voluntary movement, and synkinesis.

AI Assessment: A computer-vision-based system will utilize a standard camera to detect 468 facial landmarks in real-time. The system calculates a composite asymmetry score by comparing the movement amplitude and positioning of the affected side of the face against the healthy side during standardized facial expressions.

The study will utilize Spearman's rank correlation coefficient to analyze the relationship between the AI-derived scores and the Sunnybrook scores to establish concurrent validity. No personal images or videos will be stored; the AI performs real-time processing and immediate data deletion to ensure participant privacy.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

63

연락처 및 위치

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

연구 연락처

  • 이름: Ali Noureldin Hassanein, B.Sc., PT.
  • 전화번호: +201142154162
  • 이메일: alionour22@gmail.com

연구 장소

    • Giza Governorate
      • Giza, Giza Governorate, 이집트, 12613
        • Faculty of Physical Therapy, Cairo University
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Ali Noureldin Hassanein, B.Sc.

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

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

Sixty-three patients of both sexes with unilateral Bell's palsy will be recruited from private clinics. Patients will be diagnosed by a neurologist based on clinical examination.

설명

Inclusion Criteria:

  • Patients with unilateral Bell's palsy.
  • Patients must be within one month of onset of Bell's palsy symptoms at the time of enrollment.
  • Body mass index (BMI) less than 30 $kg/m^2$.
  • Patients must be cooperative and able to follow simple verbal instructions during facial movement tasks.

Exclusion Criteria:

  • Bilateral facial paralysis or recurrent Bell's palsy.
  • Facial nerve palsy due to known secondary causes (e.g., trauma, neoplasm, infection, stroke, Ramsay Hunt syndrome, or otitis media).
  • Facial deformities, scars, or burns that interfere with facial motion detection.
  • Uncooperative or cognitively impaired individuals unable to follow instructions or maintain required facial postures.

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
Patients with Unilateral Bell's Palsy
Sixty-three patients of both sexes, aged 25-40 years, with a body mass index (BMI) less than 30 $kg/m^2$. Participants must be within one month of the onset of Bell's palsy symptoms and be able to follow verbal instructions during facial movement tasks.
Clinical grading of facial muscle paralysis based on resting symmetry, symmetry of voluntary movements, and synkinesis detection.
Real-time computer vision analysis using deep-learning-based landmark detection to track 468 facial points during standardized facial expressions.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Spearman's Rank Correlation Coefficient between AI-derived scores and Sunnybrook Facial Grading System scores.
기간: Baseline (single assessment at the time of enrollment).
This measure evaluates the concurrent validity of the AI-based assessment system. The AI system uses 468 facial landmarks to calculate a composite asymmetry score (0-100%). These results will be correlated with the clinical scores from the Sunnybrook Facial Grading System (0-100), where higher scores indicate better facial function.
Baseline (single assessment at the time of enrollment).

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
AI-Based Composite Asymmetry Score.
기간: Baseline.
The specific numerical output generated by the computer-vision system. It quantifies facial symmetry by measuring the amplitude of movement (in pixels/displacement) during five standardized facial expressions: brow lift, eye closure, broad smile, snarl, and lip pucker.
Baseline.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

수사관

  • 수석 연구원: Ali Noureldin Hassanein, B.Sc., Cairo 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 (추정된)

2026년 6월 1일

기본 완료 (추정된)

2026년 10월 1일

연구 완료 (추정된)

2026년 12월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 5월 1일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 5월 1일

처음 게시됨 (실제)

2026년 5월 7일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 5월 7일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 5월 1일

마지막으로 확인됨

2026년 5월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

IPD 계획 설명

To maintain participant confidentiality and privacy. The AI system processes facial landmarks in real-time, and no individual images or raw biometric data are stored for future distribution

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

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