Toward an Automated Method of Abdominal Fat Segmentation of MR Images
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
Missouri
-
Saint Louis, Missouri, Vereinigte Staaten, 63110
- Washington University School of Medicine
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- ambulatory
- cognitively sound
Exclusion Criteria:
- body mass index less than 18 or greater than 45 kilograms per square meter
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
|---|
|
Volunteers
Volunteers will have a range of body mass index from 19 - 45 kilogram per square meter.
In order to fit in the magnetic resonance scanner subjects must weigh less than 300 pounds.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Visceral Fat Volume With Automated Analysis
Zeitfenster: five minutes
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This is the measurement of Abdominal Visceral Fat in cubic centimeters as determined with a new automated segmentation program.
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five minutes
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|
Visceral Fat Volume With Manual Segmentation
Zeitfenster: five minutes
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This is the measure of visceral fat found with our older manual segmentation method
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five minutes
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Subcutaneous Fat Volume With Automated Analysis
Zeitfenster: five minutes
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This is the volume of Abdominal Subcutaneous Fat in cubic centimeters as determined with new automated anatomical segmentation software.
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five minutes
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Subcutaneous Fat Volume With Manual Segmentation
Zeitfenster: five minutes
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This is the volume of Abdominal Subcutaneous Fat in cubic centimeters as determined with the older manual segmentation technique.
|
five minutes
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Samuel Klein, M.D., Washington University School of Medicine
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Schätzen)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- MRImethods060229
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