Новый нейрорадиологический рабочий процесс для диагностики и лечения деменции с искусственным интеллектом (DIADEMA)
14 марта 2025 г. обновлено: IRCCS SYNLAB SDN
Выявление, скрининг и мониторинг людей, подвергающихся риску болезни Альцгеймера (AD) и деменции, является грозной проблемой.
Нейровизуализация и, в частности, магнитно -резонансную томографию (МРТ), имеют решающее значение для обнаружения структурной нейродегенерации.
Тем не менее, текущие инструменты количественной оценки в основном ограничены исследовательскими контекстами и дают нестандартные результаты.
Diadema построит систематический и стандартизированный рабочий процесс для поддержки логической диагностики нейро (радио).
Объединив искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МЛ), мы значительно повысим клинический диагноз АД в нейрорадиологии.
Наша основная гипотеза заключается в том, что эффективный рабочий процесс и связанная с ним более высокая точность диагностики существенно снизит медицинские расходы, поддержит принятие клинических решений, предоставит инструменты второго мнения и улучшат уход за пациентами.
Этот двойной прогресс окажет глубокое влияние на систему здравоохранения, отмечая важный шаг в борьбе с болезнью Альцгеймера и деменцией.
Обзор исследования
Статус
Активный, не рекрутирующий
Условия
Вмешательство/лечение
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Оцененный)
80000
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
-
Naples, Италия, 80146
- Irccs Synlab Sdn
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Ребенок
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Пациенты, которые выполняют магнитный резонанс мозга в течение последних 20 лет
Описание
Критерии включения:
- Пациенты, которые выполняют магнитный резонанс мозга в течение последних 20 лет
Критерии исключения:
-
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Улучшение эффективности нейрорадиологических рабочих процессов
Временное ограничение: 1-36 месяц
|
Кривые ROC
|
1-36 месяц
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Следователи
- Главный следователь: Marco Aiello, Irccs Synlab Sdn
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Общие публикации
- 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.
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
30 августа 2024 г.
Первичное завершение (Оцененный)
30 декабря 2025 г.
Завершение исследования (Оцененный)
31 августа 2027 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
10 марта 2025 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
10 марта 2025 г.
Первый опубликованный (Действительный)
25 марта 2025 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
25 марта 2025 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
14 марта 2025 г.
Последняя проверка
1 марта 2025 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 1/24
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕТ
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
продукт, произведенный в США и экспортированный из США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .