Меню
Идёт набор NCT06364670

Application of Machine Learning Based on fNIRS in Predicting Acupuncture's Efficacy in Treating Tinnitus

Без фазы С лечением Tinnitus

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: acupuncture.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Tinnitus. Базовые параметры: 18 лет — 60 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Китай
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Обзор

This trial aims to use machine learning to analyze fNIRS imaging data of specific brain regions of tinnitus patients, thereby constructing a predictive model of the clinical efficacy of acupuncture for SNT.

Подробное описание

This study will recruit 500 subjects with tinnitus. Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) will be employed to examine specific brain regions, and the corresponding fNIRS imaging data from all detection channels will be extracted. Subsequently, the subjects will undergo a course of acupuncture treatment. Based on the recovery status of tinnitus at the conclusion of the acupuncture course, all subjects will be categorized into a "good prognosis group" and a "poor prognosis group" according to relevant efficacy criteria. The entire dataset will then be randomly divided into a training set (70%) and a test set (30%) following a 7:3 ratio.

Вмешательства

  • Процедура acupuncture
    Acupuncture will be performed at acupoints including TE17 (Yifeng), SI19 (Tinggong), GB2 (Tinghui), TE5 (Waiguan), TE3 (Zhongzhu), ST36 (Zusanli ), KI3 (Taixi), and etc.

Первичные конечные точки

  • Change in resting-state functional connectivity (RSFC) [Срок оценки: at baseline (pre-treatment), after 4-week treatment]
  • Change in hemoglobin signals [Срок оценки: at baseline (pre-treatment), after 4-week treatment]
  • Change in Tinnitus Severity Grading [Срок оценки: at baseline (pre-treatment), after 4-week treatment]
Вторичные конечные точки (2)
  • Change in Tinnitus Handicap Inventory score [Срок оценки: at baseline (pre-treatment), after 4-week treatment]
  • Change in average pure-tone threshold [Срок оценки: at baseline (pre-treatment), after 4-week treatment]

Критерии участия

Критерии включения

  • Bilateral tinnitus that meets the diagnostic criteria for chronic subjective tinnitus.
  • Male and female, aged between 18 and 60 years.
  • Right-handed subjects who are able to comply with the study protocol and sign written informed consent.
  • Not participating in other clinical trials concurrently.

Критерии исключения

  • Participants with objective tinnitus.
  • Participants have nervous system diseases or neuropsychiatric diseases that can significantly affect brain blood oxygen metabolism assessed by fNIRS.
  • Participants with severe cardiovascular and cerebrovascular diseases, malignant liver and kidney diseases, and other serious diseases.
  • Participants have any contraindications for acupuncture (such as a bleeding tendency).
  • Pregnant or lactating women.
  • Participants have received tinnitus treatment with drugs or other therapies in the last four weeks.

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Распределение
Не применимо
Модель
Одна группа
Маскирование
Открытое
Основная цель
Лечение

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • the Third Affiliated Hospital of Zhejiang Chinese Medical University — Ханчжоу

Публикации

  • Huang X, Jiang D, Kong D, Liu H, Chen L, Li Y, Zhou J, Gao H, Hu H. Predicting Individual Response to Acupuncture in Sensorineural Tinnitus Using Integrated Functional Near-Infrared Spectroscopy and Machine Learning: Protocol for a Model Development and Validation Study. J Multidiscip Healthc. 2025 Oct 9;18:6579-6593. doi: 10.2147/JMDH.S550296. eCollection 2025. PMID 41089742

Идентификаторы

NCT: NCT06364670 · ZSLL-KY-2023-011-01

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗