ChiCTR2000036006尚未招募早期 1 期
应用深度学习技术解析多模态结构磁共振特征建立帕金森病早期影像诊断评估体系
上海申康1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2020年10月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 早期 1 期
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 诊断准确率
研究概览
简要总结
本项目利用深度学习技术对多模态 MRI（NM-MRI 和 QSM-MRI）黑质和蓝斑影像特征进行筛选和模式训练、学习、优化，建立帕金森病早期自动辅助诊断系统，实现单病例的判读。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 连续入组
- 盲法
- N/a
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 85（—）
- 性别
- All
入选标准
- •参照目前国际上应用的国际运动障碍协会（MDS）帕金森病诊断标准诊断明确的初诊未治帕金森病患者，以及根据国际上公认的诊断标准诊断的帕金森叠加综合征患者如多系统萎缩（MSA）、进行性核上性麻痹（PSP）、皮质基底节变性（CBD）以及特发性震颤（ET）和帕金森病高危综合征（如 RBD）
排除标准
- •各类已知因素所导致的继发性帕金森综合征，如长期应用精神药物引发的药源性帕金森综合征、脑积水引起的帕金森综合征等；
- •既往明确脑卒中、脑肿瘤等神经系统疾病；
- •有帕金森病、特发性震颤等神经系统疾病家族史；
- •植入起搏器或其他金属植入物无法完成磁共振检查；幽闭恐惧；恶性肿瘤、重度心功能不全等重症疾病
- •图像质量不满意，不能完成定量分析；
结局指标
主要结局
诊断准确率
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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