Signalanalyse for nevrokritiske pasienter
3. juni 2018 oppdatert av: Yi-Hsin Tsai, Far Eastern Memorial Hospital
Analyse av fysiologiske signaler fra nevrokritiske pasienter på intensivavdelinger ved bruk av Wavelet Transform og Deep Learning
Prosjektet bruker stordataanalyseteknikker som wavelet-transformasjon og dyp læring for å analysere fysiologiske signaler fra nevrokritiske pasienter og bygge en modell for å evaluere intrakraniell tilstand og for å forutsi nevrologisk utfall.
Ved å identifisere korrelasjoner mellom disse parameterne og deres trender, kan vi oppnå tidlig oppdagelse av anomalier og forbedre evnen til å bedømme nåværende nevrologisk tilstand og prediksjon av prognose.
Ved kontinuerlig inndata av tidligere og moderne data i intensivavdelingen, vil modellen bli modifisert gjentatte ganger og nøyaktigheten forbedres etter hvert som modellen vokser.
Modellen kan brukes til å gjenkjenne avvik tidligere og gi et varslingssystem.
Klinikere som tar seg av nevrokritiske pasienter kan justere sin behandlingspolicy og evaluere utfallet i henhold til et slikt system.
Studieoversikt
Status
Fullført
Forhold
Intervensjon / Behandling
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Faktiske)
156
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiesteder
-
-
-
New Taipei City, Taiwan, 200
- Far Eastern Memorial Hospital
-
-
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
20 år og eldre (VOKSEN, OLDER_ADULT)
Tar imot friske frivillige
Nei
Kjønn som er kvalifisert for studier
Alle
Prøvetakingsmetode
Ikke-sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Nevrokritiske pasienter innlagt på intensivavdeling (ICU), inkludert, men ikke begrenset til, traumatisk hjerneskade, hemorragisk hjerneslag, iskemisk hjerneslag, hjerneinfeksjon, hjernesvulst og akutt hydrocephalus.
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Alder lik eller eldre enn 20 år
- Nevrokritiske pasienter innlagt på intensivavdeling (ICU), inkludert, men ikke begrenset til, traumatisk hjerneskade, hemorragisk hjerneslag, iskemisk hjerneslag, hjerneinfeksjon, hjernesvulst og akutt hydrocephalus.
- Pasienter som har gjennomgått kranieoperasjoner og fått satt inn intrakraniell trykkmonitor eller ekstern ventrikkeldrenasje. Den sentrale monitoren til ICU er i stand til å samle inn dataene kontinuerlig
Ekskluderingskriterier:
- Alder yngre enn 20 år.
- Kontinuerlig overvåking av intrakranielt trykk er ikke mulig.
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Nevrokritiske pasienter
Pasienter med hjerneskade fra traumer, iskemisk hjerneslag, blødningsslag (intracerebral blødning, subaraknoidal blødning), hjernesvulst med økt intrakranielt trykk, hjerneinfeksjon, hydrocephalus, blant annet.
|
Pasientene kan ha enten intrakranielt trykk (ICP) monitorinnsetting eller ekstern ventrikkeldrenasje som kan brukes som ICP monitor.
Andre navn:
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Nevrologisk status
Tidsramme: Utskrivning fra intensivavdelingen, gjennomsnittlig 2 uker
|
Glasgow koma-skala/dødelighet
|
Utskrivning fra intensivavdelingen, gjennomsnittlig 2 uker
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Sponsor
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Yi-Hsin Tsai, M.D., Far Eastern Memorial Hospital
Publikasjoner og nyttige lenker
Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.
Generelle publikasjoner
- Diederik P. Kingma and Jimmy Lei Ba. Adam: A method for stochastic optimization. Conference paper at ICLR 2015.
- Michael Unser and Akram Aldroubi. (1996 Apr) A review of wavelets in biomedical applications. Proceedings of the IEEE 84(4): 626-638.
- LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning. Nature. 2015 May 28;521(7553):436-44. doi: 10.1038/nature14539.
- Christopher Torrence and Gilbert P. Compo. (1998 Jan) A practical guide to wavelet analysis. Bulletin of the American Meteorological Society 79(1):61-78.
- Theis, Fabian & Meyer-Base, Anke. (2010). Biomedical Signal Analysis - Contemporary Methods and Applications. Biomedical Signal Analysis: Contemporary Methods and Applications.
- Min S, Lee B, Yoon S. Deep learning in bioinformatics. Brief Bioinform. 2017 Sep 1;18(5):851-869. doi: 10.1093/bib/bbw068.
- Yi Mao, Wenlin Chen, Yixin Chen, Chenyang Lu, Marin Kollef, and Thomas Bailey. (2012) An integrated data mining approach to real-time clinical monitoring and deterioration warning. Proceedings of the 18th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining Pages 1140-1148. doi>10.1145/2339530.2339709
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart (FAKTISKE)
18. desember 2017
Primær fullføring (FAKTISKE)
24. mai 2018
Studiet fullført (FAKTISKE)
31. mai 2018
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
29. november 2017
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
4. desember 2017
Først lagt ut (FAKTISKE)
5. desember 2017
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (FAKTISKE)
6. juni 2018
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
3. juni 2018
Sist bekreftet
1. juni 2018
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 106152-E
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
NEI
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Nei
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Nei
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. .