Høj opløsning HBA-MRI ved hjælp af Deep Learning Rekonstruktion
15. maj 2023 opdateret af: Jeong Min Lee, Seoul National University Hospital
AIRTM Deep Learning Rekonstruktion af abdominal højopløsnings Gd-EOB-DTPA Enhanced MRI hos patienter med mistænkelige fokale leverlæsioner: Billedkvalitetsvurdering
Denne undersøgelse har til formål at sammenligne billedkvaliteter mellem konventionelt rekonstruerede MR-sekvenser og rekonstruerede MR-sekvenser med dyb indlæring fra de samme data hos patienter, som gennemgår Gd-EOB-DTPA-forstærket lever-MR.
AIRTM deep learning-sekvensen er anvendelig til forskellige MRI-sekvenser, herunder T2-vægtet billede (T2WI), T1-vægtet billede og diffusionsvægtet billede (DWI).
Vi planlægger at udføre intra-individuelle sammenligninger af billedkvaliteterne mellem to rekonstruerede billeddatasæt.
Studieoversigt
Status
Aktiv, ikke rekrutterende
Betingelser
Intervention / Behandling
Undersøgelsestype
Interventionel
Tilmelding (Faktiske)
52
Fase
- Ikke anvendelig
Kontakter og lokationer
Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.
Studiesteder
-
-
-
Seoul, Korea, Republikken
- Seoul National University Hospital
-
-
Deltagelseskriterier
Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.
Berettigelseskriterier
Aldre berettiget til at studere
20 år og ældre (Voksen, Ældre voksen)
Tager imod sunde frivillige
Ingen
Beskrivelse
Inklusionskriterier:
- ældre end 20 år
- planlagt til Gd-EOB-DTPA forbedret lever MRI ved en 3T scanner (Premier, GE Healthcare) i vores institution
- underskrevet informeret samtykke
Ekskluderingskriterier:
- yngre end 20 år
- enhver absolut/relativ kontrastindikation af Gd-EOB-DTPA forstærket MRI
- anamnese med forbigående dyspnø efter Gd-EOB-DTPA administration
Studieplan
Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.
Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?
Design detaljer
- Primært formål: Diagnostisk
- Tildeling: Ikke-randomiseret
- Interventionel model: Parallel tildeling
- Maskning: Enkelt
Våben og indgreb
Deltagergruppe / Arm |
Intervention / Behandling |
|---|---|
|
Andet: Konventionel billedrekonstruktion
Gd-EOB-DTPA-forstærkede lever MRI-billeder rekonstrueres ved hjælp af en konventionel billedrekonstruktionsalgoritme.
Den genereres automatisk fra en MR-konsol efter undersøgelsen.
|
Gd-EOB-DTPA forbedret MRI består af T2-vægtet billede (T2WI), diffusionsvægtet billede (DWI) og prækontrast T1-vægtet billede (T1WI), dynamisk T1WI (arteriel, portal og overgangsfase) og hepatobiliær fase.
|
|
Aktiv komparator: Deep learning billedrekonstruktion
Gd-EOB-DTPA-forstærkede lever MRI-billeder rekonstrueres ved hjælp af en deep learning-baseret billedrekonstruktionsalgoritme (AIRTM). Det er desuden genereret bortset fra de konventionelle billeder. Til opnåelse af billederne vil vi bruge de samme MRI-rådata, som bruges til konventionel billedrekonstruktion. |
Gd-EOB-DTPA forbedret MRI består af T2-vægtet billede (T2WI), diffusionsvægtet billede (DWI) og prækontrast T1-vægtet billede (T1WI), dynamisk T1WI (arteriel, portal og overgangsfase) og hepatobiliær fase.
|
Hvad måler undersøgelsen?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Samlet billedkvalitet af arteriel fase
Tidsramme: 3 måneder efter afsluttet tilmelding
|
kvalitativ vurdering af arteriel fase på en fempunktsskala (højeste score indikerer bedre billedkvalitet)
|
3 måneder efter afsluttet tilmelding
|
Samarbejdspartnere og efterforskere
Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.
Samarbejdspartnere
Efterforskere
- Ledende efterforsker: Jeong Min Lee, MD, Seoul National University Hospital
Datoer for undersøgelser
Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.
Studer store datoer
Studiestart (Faktiske)
10. januar 2022
Primær færdiggørelse (Faktiske)
30. marts 2022
Studieafslutning (Forventet)
30. september 2023
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
16. december 2021
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
6. januar 2022
Først opslået (Faktiske)
10. januar 2022
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (Faktiske)
16. maj 2023
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
15. maj 2023
Sidst verificeret
1. maj 2023
Mere information
Begreber relateret til denne undersøgelse
Yderligere relevante MeSH-vilkår
Andre undersøgelses-id-numre
- 2021-3044
Plan for individuelle deltagerdata (IPD)
Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?
INGEN
Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter
Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt
Ingen
Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt
Ingen
Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .