Avaliação do Uso de Técnicas de Aprendizado de Máquina para Classificar Síndromes Neurodegenerativas PARKinsonianas (Inteligência Artificial) (PARKIA)
O diagnóstico da doença de Parkinson (DP) baseia-se principalmente na observação clínica do paciente, procurando os três sintomas característicos e, por vezes, continua a ser um verdadeiro desafio. Algoritmos de aprendizado de máquina (ML) podem ajudar a diagnosticar a DP precocemente e diferenciar a DP idiopática das síndromes parkinsonianas atípicas.
Nesse contexto, o trabalho da equipe de Castillo-Barnes forneceu um conjunto de recursos de imagem com base em características morfológicas extraídas de DaTSCAN® ou Ioflupane (radiofármaco marcado com iodo 123) tomografia computadorizada por emissão de fóton único (SPECT) para discernir participantes saudáveis de participantes com doença de Parkinson em um conjunto balanceado de SPECTs da base de dados "Parkinson's Progression Markers Initiative" (PPMI).
A equipe de Shabii et al avaliou o desempenho de classificação de pacientes com Parkinson e controles normais quando indicadores semiquantitativos e características de forma obtidos no transportador de dopamina (DAT) por tomografia computadorizada por emissão de fóton único (SPECT) de ioflupano (123I-IP) são combinados como um recurso de aprendizado de máquina (ML).
Métodos baseados em IA podem melhorar as avaliações diagnósticas. Vários estudos de imagem dopaminérgicos usando AI relataram precisão de até 90% para o diagnóstico de DP.
Essas abordagens automatizadas usam métodos de aprendizado de máquina, com base em análises de textura, para (i) diferenciar DP e indivíduos saudáveis, (ii) diferenciar DP e parkinsonismo vascular e (iii) distinguir entre diferentes formas de parkinsonismo atípico.
Um estudo realizado em 2 centros usando um modelo de máquina de vetor de suporte linear (SVM) discriminou pacientes com DP e indivíduos saudáveis com uma precisão de 82,5%. imagens paramétricas foi capaz de diferenciar a DP do parkinsonismo vascular com uma precisão de 90,4%. A equipe de Nancy tem uma vasta experiência na detecção de DP em SPECT e SPECT/CT com Ioflupane ou DaTSCAN™
Visão geral do estudo
Status
Condições
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Vandoeuvre les Nancy cedex, França, 54511
- Nuclear medicine Department CHRU de NANCY
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Doentes que realizaram um DaTSCAN SPECT scan no departamento de medicina nuclear do Nancy CHRU entre 21/11/2011 e 01/09/2017.
- As revisões ocorridas entre 21/11/2011 e 01/09/2017 foram repatriadas do PACS para os consoles de processamento.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
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Todos os pacientes foram submetidos a varreduras DaTSCAN SPECT
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Precisão do algoritmo
Prazo: 2 meses
|
Precisão do algoritmo implementado para os novos dados em termos de previsão do tipo de síndrome parkinsoniana atípica.
|
2 meses
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Comparação de duas redes
Prazo: 2 meses
|
Comparação do desempenho da rede semi-supervisionada com a rede supervisionada, para reconhecer a importância de dados não rotulados no aprendizado
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2 meses
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Analise a robustez da rede
Prazo: 2 meses
|
Analisar a robustez da rede para diferentes dados (dados de diferentes modelos de câmeras gama)
|
2 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 2021PI187
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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