使用机器学习技术对神经退行性帕金森综合征进行分类的评估(人工智能) (PARKIA)
帕金森病 (PD) 的诊断主要依赖于对患者的临床观察,寻找三个特征性症状,有时仍然是一个真正的挑战。 机器学习 (ML) 算法可以帮助早期诊断 PD 并将特发性 PD 与非典型帕金森综合征区分开来。
在此背景下,Castillo-Barnes 团队的工作提供了一组基于从 DaTSCAN® 或 Ioflupane(碘 123 标记的放射性药物)单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 扫描中提取的形态特征的成像特征,以辨别健康参与者来自“帕金森病进展标记计划”(PPMI) 数据库中一组平衡的 SPECT 患者的帕金森病参与者。
Shabii 等人的团队评估了帕金森病患者和正常对照的分类性能,当通过 Ioflupan (123I-IP) 单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 在多巴胺转运蛋白 (DAT) 上获得的半定量指标和形状特征是结合为机器学习 (ML) 功能。
基于人工智能的方法可以改进诊断评估。 几项使用 AI 的多巴胺能成像研究报告称,诊断 PD 的准确度高达 90%。
这些自动化方法使用基于结构分析的机器学习方法来 (i) 区分 PD 和健康受试者,(ii) 区分 PD 和血管性帕金森病,以及 (iii) 区分不同形式的非典型帕金森病。
一项在 2 个中心进行的研究使用线性支持向量机 (SVM) 模型区分 PD 患者和健康受试者,准确率为 82.5%。这种性能类似于核科医生的视觉评估 基于统计体素值的线性 SVM 模型参数图像能够区分 PD 和血管性帕金森病,准确率为 90.4%。 Nancy 团队在使用 Ioflupane 或 DaTSCAN™ 检测 SPECT 和 SPECT/CT 扫描中的 PD 方面拥有丰富的经验
研究概览
地位
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习地点
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Vandoeuvre les Nancy cedex、法国、54511
- Nuclear medicine Department CHRU de NANCY
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准:
- 2011 年 11 月 21 日至 2017 年 1 月 9 日期间在 Nancy CHRU 的核医学部门进行了 DaTSCAN SPECT 扫描的患者。
- 2011 年 11 月 21 日至 2017 年 9 月 1 日之间发生的审查已从 PACS 返回到处理控制台。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
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所有患者均接受了 DaTSCAN SPECT 扫描
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研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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算法的准确性
大体时间:2个月
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在预测非典型帕金森综合症的类型方面为新数据实施的算法的准确性。
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2个月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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两个网络的比较
大体时间:2个月
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半监督网络与监督网络的性能比较,认识到未标记数据在学习中的重要性
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2个月
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分析网络的鲁棒性
大体时间:2个月
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分析网络对不同数据(来自不同伽玛相机模型的数据)的鲁棒性
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2个月
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合作者和调查者
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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DaTSCAN SPECT 扫描的临床试验
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