运动障碍的笔迹分析 (HANDWRML)
2023年3月21日 更新者：Antonio Suppa、Neuromed IRCCS
运动障碍患者手写的高级机器学习分析
手写是一种复杂的认知能力，在受神经退行性疾病（包括运动障碍）影响的患者中会恶化。
更详细地说，患有帕金森病 (PD) 的患者可能表现出明显的笔迹异常，这些异常已被统称为帕金森病小字症。
缩微书写可能在疾病发作时表现出来，然后随着时间的推移逐渐恶化。
以前发布的用于调查 PD 中的小字症的技术依赖于对简单任务的感知分析，或者基于昂贵的技术工具，包括平板电脑。
然而，可以通过安全、廉价且广泛可用的工具在生态场景中迅速收集笔迹。
此外，通过人工智能进行客观的笔迹分析将代表一种创新策略，甚至优于以前的技术，因为它允许分析大量数据。
在这个实验项目中，研究人员应用特定的机器学习算法来分析记录在健康对照和 PD 患者中的笔迹样本。
该研究旨在验证研究人员提出的技术是否能够客观地检测帕金森病小字症、监测手写异常的演变以及评估 PD 患者服用左旋多巴后手写症状的改善情况。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
40
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Antonio Suppa, MD
- 电话号码：+00390649914074
- 邮箱：antonio.suppa@uniroma1.it
学习地点
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Pozzilli、意大利、86077
- 招聘中
- IRCCS Neuromed
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接触：
- Antonio Suppa, MD
- 电话号码：+00390649914074
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 至 90年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
是的
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
健康受试者和特发性 PD 患者
描述
纳入标准：
- 健康状况
- 帕金森病的临床诊断
排除标准：
- 认知能力下降
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
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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健康受试者
手写样本集
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帕金森病患者
手写样本集
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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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手写字符的笔画大小
大体时间：通过学习完成，平均1年
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单个字母的高度
|
通过学习完成，平均1年
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2022年12月1日
初级完成 (实际的)
2022年12月31日
研究完成 (预期的)
2023年12月31日
研究注册日期
首次提交
2022年4月20日
首先提交符合 QC 标准的
2022年4月29日
首次发布 (实际的)
2022年5月2日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年3月23日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年3月21日
最后验证
2023年3月1日
更多信息
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