Меню
Набор скоро начнётся NCT06917430

Muscle MRI Outlining of Neuromuscular Diseases Using Artificial Intelligence

— Наблюдательное Becker Muscular Dystrophy FSHD - Facioscapulohumeral Muscular Dystrophy Hypokalemic Periodic Paralysis

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: No intervention.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Becker Muscular Dystrophy, FSHD - Facioscapulohumeral Muscular Dystrophy, Hypokalemic Periodic Paralysis. Базовые параметры: от 18 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
Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.
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

Background and aim: Neuromuscular diseases encompass a range of conditions affecting muscle cells, nerves, or the interaction between the two. A common pathological feature of these conditions is the pro-gressive replacement of muscle tissue with fat, which can be visualised using magnetic reso-nance imaging (MRI). MRI-based fat quantification serves as a key biomarker for disease characterisation, progression tracking, and treatment assessment. Currently, manual segmenta-tion of MRI scans for fat quantification is very time-consuming, requiring individual muscle delineation. Therefore, an artificial intelligence (AI) model is being developed to automate the segmentation. The aim of this study is to validate this AI model and assess its possibilities and limitations. Method: The study is ongoing. Retrospective MRI scans of patients with four different muscle diseases (anoctaminopathy, Becker muscular dystrophy, facioscapulohumeral muscular dystrophy, and hypokalemic periodic paralysis) are collected and manual delineation used for training the AI-model is being performed. The intramuscular fat fraction of individual muscles of the pelvis, thigh, and calf will be analysed using the AI model. The performance of the AI model will be compared to manual segmentation. The AI will be evaluated on metrics such as segmentation accuracy and time efficiency.

Вмешательства

  • Другое No intervention
    No intervention.

Первичные конечные точки

  • Difference in fat fraction between manual and AI outlining. [Срок оценки: Analysis of the muscle fat fraction takes 1 hour per patient.]
Вторичные конечные точки (1)
  • Correlation between Manual/AI outlining discrepancies and disease severity [Срок оценки: The analysis of the MRI takes around an hour]

Критерии участия

Критерии включения

  • Genetically verified diagnosis of neuromuscular diseases.
  • Age above 18 years

Критерии исключения

  • Contraindications to perform an MRI
  • Competing disorders and other muscle disorders, which may alter measurements. The investigator will decide whether the competing disorder can significantly influence the results

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

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Другое

Центры проведения

Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.

Идентификаторы

NCT: NCT06917430 · 115991

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗