Een onderzoek naar de detectie van paroxismale gebeurtenissen met behulp van computervisie en machinaal leren - Nelli
Studie Overzicht
Gedetailleerde beschrijving
Geautomatiseerde analyse van video-opnamen om aanvallen te detecteren, ondersteund door moderne methoden van machine learning, is veelbelovend om dit probleem aan te pakken. De toegenomen rekenkracht heeft het mogelijk gemaakt om complexe beeldherkenningstaken en machine learning in het dagelijks gebruik te implementeren. Nelli®-software is ontworpen om computervisie en op machine learning gebaseerde algoritmen te gebruiken om automatisch aanvallen te detecteren. Deze studie zal het bewijs leveren dat Nelli-software epileptische gebeurtenissen kan identificeren en objectieve gegevens kan leveren aan clinici voor evaluatie van het beheer van aanvallen.
Deze studie wordt uitgevoerd om het vermogen van de Nelli-software om perioden met audio te identificeren, te valideren
/videogegevens die opnames bevatten van patiënten die epileptische aanvallen (of epileptische gebeurtenissen) ervaren tijdens rustperiodes. De prestaties van de software zullen worden vergeleken met de gouden standaard, deskundige beoordeling van video-EEG-gegevens.
Nelli Software beoordeelt de audio- en videogegevens en identificeert zelfstandig gebeurtenissen met positieve motorische manifestaties. De uitkomsten van gebeurtenisidentificatie zullen worden vergeleken tussen epileptologen en de Nelli-software. Voor elke vastgelegde gebeurteniscategorie wordt het positieve percentage overeenkomst berekend met behulp van de exacte binominale methode. Het primaire eindpunt van deze studie is om aan te tonen dat Nelli in staat is aanvallen te identificeren die een positieve motorische component hebben met een gevoeligheid van >70% (lager 95% BI) en met een false discovery rate (FDR) die vergelijkbaar is met vergelijkbare apparaten op de markt.
Studietype
Inschrijving (Werkelijk)
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
Tennessee
-
Memphis, Tennessee, Verenigde Staten, 38163
- The University Of Tennessee Health Science Center
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
Accepteert gezonde vrijwilligers
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- De proefpersoon tekent geïnformeerde toestemming.
- Onderwerp is tussen de 6 en 21 jaar.
- Proefpersonen zullen video-EEG-monitoring ondergaan voor routinematige klinische doeleinden.
- Proefpersonen moeten een vermoedelijke voorgeschiedenis van motorische aanvallen hebben.
- De proefpersoon moet schriftelijke geïnformeerde toestemming kunnen begrijpen en ondertekenen of een wettelijk gemachtigde vertegenwoordiger (LAR) hebben die dit kan doen, voorafgaand aan de uitvoering van eventuele onderzoeksbeoordelingen.
Uitsluitingscriteria:
- Geen geïdentificeerd.
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
- Observatiemodellen: Ander
- Tijdsperspectieven: Prospectief
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Gevoeligheid van een aanvalsdetectiesysteem
Tijdsspanne: Tijdens routinematige video-EEG-monitoring, tot 14 dagen
|
Aantonen dat Nelli in staat is om elke aanvalscategorie afzonderlijk (categorie I, II en III) en alle aanvalscategorieën gecombineerd correct te identificeren met een gevoeligheid van ten minste 70%. Hypothesen worden achtereenvolgens getest (alle inbeslagnames gecombineerd, Categorie I, dan Categorie II, dan Categorie III), elk met een significantieniveau van 2,5%, en zullen doorgaan totdat de eerste hypothese niet wordt verworpen. Voor elke gedetecteerde abnormale gebeurtenis wordt de waarschijnlijkheid berekend en geconcludeerd als aanval/geen aanval met behulp van vooraf gedefinieerde drempelwaarden, een vooraf getrainde aanvalsdetectiebibliotheek en de waarschijnlijkheid van die gebeurtenis. De tijdstippen worden automatisch gerapporteerd in het Dashboard van Nelli. Er zullen statistische analyses worden uitgevoerd om waar en fout-positieve en negatieve detectiepercentages te berekenen. |
Tijdens routinematige video-EEG-monitoring, tot 14 dagen
|
Medewerkers en onderzoekers
Sponsor
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: James Wheless, MD, The University Of Tennessee Health Science Center
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Werkelijk)
Studie voltooiing (Werkelijk)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- 21-08296-XP
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .