Erkennung von Harnsteinen bei ULDCT mit Deep-Learning-Bildrekonstruktionsalgorithmus (URO DLIR)
Erkennung von Harnwegssteinen bei ultraniedrig dosierter abdominopelvicer CT-Bildgebung mit Deep-Learning-Bildrekonstruktionsalgorithmus
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Cédric Renard, MD
- Telefonnummer: (33)322087537
- E-Mail: renard.cedric@chu-amiens.fr
Studienorte
-
-
-
Amiens, Frankreich, 80480
- CHU Amiens
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter ≥ 18 Jahre alt,
- Patient zur Abdomino-Becken-CT zur Bestätigung der Urolithiasis oder zur Nachsorge überwiesen,
- Zugehörigkeit zu einem Sozialversicherungsprogramm,
- Fähigkeit des Subjekts, Widerspruch zu verstehen und auszudrücken
Ausschlusskriterien:
- Alter <18 Jahre alt,
- Personen unter Vormundschaft oder Kuratoren,
- Schwangere Frau,
- Irgendwelche Kontraindikationen für CT
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: N / A
- Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Genauigkeit zwischen Niedrigdosis-CT mit DLIR-Rekonstruktion und Niedrigdosis-CT ohne DLIR-Rekonstruktion zur Erkennung von Harnwegssteinen
Zeitfenster: Tag 1
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Genauigkeit zwischen Niedrigdosis-CT mit DLIR-Rekonstruktion und Niedrigdosis-CT ohne DLIR-Rekonstruktion zur Erkennung von Harnwegssteinen. Patienten, die zur Abdominopelvic-CT-Untersuchung zur Urolithiasis-Diagnostik oder Nachsorge an die Abteilung überwiesen wurden und der Teilnahme an der Studie zugestimmt hatten, werden einer zusätzlichen Ultra-Low-Dose-Akquisition (ULD, <1 mSv) mit Deep-Learning-basierter Rekonstruktion unterzogen (DLIR). |
Tag 1
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
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 (Tatsächlich)
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
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- Schmerzen
- Neurologische Manifestationen
- Männliche Urogenitalerkrankungen
- Kalkül
- Pathologische Zustände, Anatomisch
- Urologische Erkrankungen
- Weibliche Urogenitalerkrankungen
- Weibliche Urogenitalerkrankungen und Schwangerschaftskomplikationen
- Pathologische Zustände, Anzeichen und Symptome
- Anzeichen und Symptome
- Harnsteine
- Urolithiasis
- Nierenkolik
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- PI2020_843_0053
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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