En studie av påvisning av paroksysmale hendelser ved bruk av datasyn og maskinlæring
Økt beregningskraft har gjort det mulig å implementere komplekse bildegjenkjenningsoppgaver og maskinlæring som skal implementeres i daglig bruk. Den datasyn- og maskinlæringsbaserte løsningen som brukes i dette prosjektet (Nelli) er en automatisk anfallsdeteksjons- og rapporteringsmetode som har et CE-merke for denne spesifikke bruken.
Denne studien vil gi data for å utvide nytten og deteksjonsevnen til NELLI og forbedre nøyaktigheten og den kliniske nytten av automatisert datasyn og maskinlæringsbasert anfallsdeteksjon.
Studieoversikt
Status
Status
Forhold
Forhold
Intervensjon / Behandling
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Studietype
Studietype
Registrering (Faktiske)
Registrering
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
Pennsylvania
-
Philadelphia, Pennsylvania, Forente stater, 19107
- Thomas Jefferson University
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Alle pasienter som gjennomgår video-EEG-overvåking for kliniske formål som mistenkes for å ha anfall.
Ekskluderingskriterier:
-
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Observasjonsmodeller: Annen
- Tidsperspektiver: Potensielle
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Sensitiviteten til et anfallsdeteksjonssystem
Tidsramme: Under rutinemessig anfallsovervåking på sykehuset - opptil en uke
|
Det primære utfallsmålet vil være sensitiviteten til Nelli-systemet for å oppdage anfall med en positiv motorisk komponent sammenlignet med uavhengig nevrologgjennomgang av vEEG samlet inn i en epilepsiovervåkingsenhet.
Dette er en blind sammenligning med den kliniske gullstandarden (vEEG)
|
Under rutinemessig anfallsovervåking på sykehuset - opptil en uke
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Sponsor
Etterforskere
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Michael Sperling, MD, Jefferson University
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Studiestart
Primær fullføring (Faktiske)
Primær fullføring
Studiet fullført (Faktiske)
Studiet fullført
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Først lagt ut
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Antatt)
Sist oppdatering lagt ut
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
Andre studie-ID-numre
- TJU-20D.009
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .