Nieuwe neuroradiologische workflow voor de ondersteunde diagnose en het beheer van dementie met kunstmatige intelligentie (DIADEMA)
14 maart 2025 bijgewerkt door: IRCCS SYNLAB SDN
Het identificeren, screening en monitoren van personen met risico op de ziekte van Alzheimer (AD) en dementie is een formidabele uitdaging.
Neuroimaging, en in het bijzonder magnetische resonantiebeeldvorming (MRI), is cruciaal om structurele neurodegeneratie te detecteren.
De huidige kwantificatietools zijn echter hoofdzakelijk beperkt tot onderzoekscontexten en produceren niet-gestandaardiseerde resultaten.
Diadema zal een systematische en gestandaardiseerde workflow bouwen om de logische diagnose van Neuro (radio) te ondersteunen.
Door kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) te combineren, zullen we de klinische diagnose van AD in neuroradiologie aanzienlijk verbeteren.
Onze belangrijkste hypothese is dat een efficiënte workflow en bijbehorende hogere diagnostische nauwkeurigheid de kosten van de gezondheidszorg aanzienlijk zal verlagen, de klinische besluitvorming ondersteunen, hulpmiddelen voor de tweede opinie bieden en de patiëntenzorg verbeteren.
Deze dubbele opmars zal een diepgaande impact hebben op het gezondheidszorgsysteem, wat een belangrijke stap markeert in de strijd tegen de ziekte en dementie van Alzheimer.
Studie Overzicht
Toestand
Actief, niet wervend
Conditie
Interventie / Behandeling
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Geschat)
80000
Contacten en locaties
In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.
Studie Locaties
-
-
-
Naples, Italië, 80146
- Irccs Synlab Sdn
-
-
Deelname Criteria
Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Kind
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Nee
Bemonsteringsmethode
Niet-waarschijnlijkheidssteekproef
Studie Bevolking
Patiënten die de afgelopen 20 jaar hersenmagnetische resonantie uitvoeren
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Patiënten die de afgelopen 20 jaar hersenmagnetische resonantie uitvoeren
Uitsluitingscriteria:
-
Studie plan
Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Verbetering van de neuroradiologische workflowprestaties
Tijdsspanne: 1-36 maand
|
ROC -curven
|
1-36 maand
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
Sponsor
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: Marco Aiello, Irccs Synlab Sdn
Publicaties en nuttige links
De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.
Algemene publicaties
- 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.
Studie record data
Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
30 augustus 2024
Primaire voltooiing (Geschat)
30 december 2025
Studie voltooiing (Geschat)
31 augustus 2027
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
10 maart 2025
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
10 maart 2025
Eerst geplaatst (Werkelijk)
25 maart 2025
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
25 maart 2025
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
14 maart 2025
Laatst geverifieerd
1 maart 2025
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- 1/24
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
NEE
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Nee
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Nee
product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.
Nee
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 .