En ny dyb-læringsbaseret kunstig intelligens iterativ rekonstruktion (AIIR) algoritme i lavdosis lever-CT
18. september 2022 opdateret af: Qingshi Zeng, Qianfoshan Hospital
Evaluering af en ny deep-learning-baseret kunstig intelligens iterativ rekonstruktion (AIIR) algoritme i forskellige forbedringsfaser af lavdosis lever-CT
CT-forstærkede scanninger er rutinemæssig billeddannelsesmodalitet til diagnosticering og opfølgning af leversygdom.
Det betyder dog, at patienterne får mere stråledosis.
Derfor er det nødvendigt at reducere den stråledosis, som patienterne modtager, så meget som muligt.
Deep learning-baserede rekonstruktionsalgoritmer er blevet introduceret for at forbedre billedkvaliteten for nylig.
I mange år har forskere forsøgt at opretholde billedkvaliteten ved hjælp af en avanceret metode og samtidig reducere strålingsdosis.
For nylig er en ny dybdelæringsbaseret iterativ rekonstruktionsalgoritme, nemlig artificiel intelligens iterativ rekonstruktion (AIIR, United Imaging Healthcare, Shanghai, Kina) blevet introduceret.
I denne undersøgelse evaluerer vi billedet og diagnostiske kvaliteter af AIIR for lavdosis portalvene og forsinket lever-CT med dem af en KARL-metode, der normalt anvendes i standarddosis-CT.
Studieoversigt
Detaljeret beskrivelse
På vores hospital gennemgår patienter med bækkenkræft opfølgende lavdosis CT til evaluering af behandlingsplan efter klinisk behandling eller sygdomsforløb.
Rådata fra lavdosis CT blev indsamlet retrospektivt og rekonstrueret ved hjælp af KARL og AIIR algoritme.
I denne undersøgelse evaluerer vi billedet og diagnostiske kvaliteter af AIIR for lavdosis portalvene og forsinket lever-CT med dem af en KARL-metode, der normalt anvendes i standarddosis-CT.
Undersøgelsestype
Interventionel
Tilmelding (Forventet)
100
Fase
- Ikke anvendelig
Kontakter og lokationer
Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.
Studiekontakt
- Navn: Qingshi Zeng
- Telefonnummer: 18560081565
- E-mail: zengqs2021@163.com
Studiesteder
-
-
Shandong
-
Jinan, Shandong, Kina
- Qianfoshan Hospital (The First Affiliated Hospital of Shandong First Medical University)
-
Kontakt:
- Qingshi Zeng
- E-mail: zengqs2021@163.com
-
-
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
- Barn
- Voksen
- Ældre voksen
Tager imod sunde frivillige
Ingen
Køn, der er berettiget til at studere
Alle
Beskrivelse
Inklusionskriterier:
- dem, der er planlagt til kontrastforstærket lever-CT
Ekskluderingskriterier:
- billeder påvirket af artefakter (bevægelse eller implantater)
Studieplan
Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.
Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?
Design detaljer
- Primært formål: Andet
- Tildeling: Randomiseret
- Interventionel model: Parallel tildeling
- Maskning: Ingen (Åben etiket)
Våben og indgreb
Deltagergruppe / Arm |
Intervention / Behandling |
|---|---|
|
Ingen indgriben: standarddosis CT
disse patienter gennemgår standarddosis lever-CT i portvenen og forsinket fase
|
|
|
Eksperimentel: lavdosis CT
disse patienter gennemgår lavdosis lever-CT i portvenen og forsinket fase
|
disse patienter gennemgår lavdosis lever-CT i portvenen og forsinket fase.
|
Hvad måler undersøgelsen?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
signal-til-støj-forhold (SNR)
Tidsramme: 6 måneder
|
Evaluer billedkvaliteterne af AIIR for lavdosis portalvene og lever-CT med forsinket fase med dem af en KARL-metode, der normalt anvendes i standarddosis-CT
|
6 måneder
|
|
kontrast til støjforhold (CNR)
Tidsramme: 6 måneder
|
Evaluer billedkvaliteterne af AIIR for lavdosis portalvene og lever-CT med forsinket fase med dem af en KARL-metode, der normalt anvendes i standarddosis-CT
|
6 måneder
|
|
diagnostisk tillid
Tidsramme: 6 måneder
|
Evaluer de diagnostiske kvaliteter af AIIR for lavdosis portalvene og lever-CT med forsinket fase med dem af en KARL-metode, der normalt anvendes i standarddosis-CT
|
6 måneder
|
Samarbejdspartnere og efterforskere
Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.
Sponsor
Efterforskere
- Studieleder: Qingshi Zeng, Qianfoshan 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 (Forventet)
30. september 2022
Primær færdiggørelse (Forventet)
30. marts 2023
Studieafslutning (Forventet)
30. april 2023
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
14. september 2022
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
18. september 2022
Først opslået (Faktiske)
22. september 2022
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (Faktiske)
22. september 2022
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
18. september 2022
Sidst verificeret
1. september 2022
Mere information
Begreber relateret til denne undersøgelse
Andre undersøgelses-id-numre
- LD-SH-2022
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 .