Genauigkeitsbewertung für die softwarebasierte SIS-Visualisierung anatomischer Gehirnstrukturen
12. September 2016 aktualisiert von: Surgical Information Sciences Inc.
Genauigkeitsbewertung für die softwarebasierte Visualisierung anatomischer Gehirnstrukturen mithilfe von Algorithmen von Surgical Information Sciences Inc
SIS hat eine Softwaretechnologie entwickelt, die auf maschinellem Lernen und Bildverarbeitung basiert und darauf ausgelegt ist, klinische Standardbilder für die Visualisierung anatomischer Strukturen zu verbessern.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Detaillierte Beschreibung
Eine Kohorte von 30 Probanden wird sowohl mit einem klinischen MRT-Scanner als auch mit einem 7-Tesla-Scanner (T) gescannt. Mit dem 7T aufgenommene Bilder ermöglichen die Visualisierung anatomischer Strukturen, die auf klinischen Standardbildern nicht leicht zu erkennen sind.
Mithilfe der SIS-Software werden ausgewählte anatomische Merkmale im klinischen Bild visualisiert und die Ergebnisse werden mit den Bildern desselben Probanden verglichen, die im 7T-MRT erhalten wurden.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Tatsächlich)
30
Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Wahrscheinlichkeitsstichprobe
Studienpopulation
Eine Kohorte von 30 Erwachsenen, die mit einem 3T- und 7T-MRT gescannt werden, um anatomische Bilder ihres Gehirns zu erhalten.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alle Probanden, die bereit sind, mit einem 3T- und 7T-MRT-Scanner gescannt zu werden und nicht durch die folgenden Ausschlusskriterien ausgeschlossen sind.
Ausschlusskriterien:
- MRT-Ausschlusskriterien für 7T-Scans: Vorhandensein von Metallclips oder implantierbaren medizinischen Geräten (z. B. Herzklappe, Aneurysma-Clip, Spulen oder chirurgische Eingriffe, Nieren- oder Aortenclips, Shunts, Stents oder Stentgrafts, Metallnetz-/Spiralimplantate, Neurostimulator, Insulinpumpe, IVC-Filter, künstliches Knie oder Hüfte, Metallplatten, Stifte, Schrauben oder Drähte irgendwo im Körper, alle anderen Metallimplantate usw.).
- Schwangere Frau.
- Betreff unter 18 Jahren
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
|---|
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MRT-Datenerfassung
Eine Gruppe von 30 Probanden wird mit einem 3-Tesla- (T) und einem 7-Tesla-MRT-Scanner gescannt.
Die Bilder werden verglichen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
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Validierung der genauen Visualisierung von Gehirnstrukturen basierend auf SIS-Algorithmen
Zeitfenster: ein Jahr
|
ein Jahr
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn
1. März 2016
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
1. September 2016
Studienabschluss (Tatsächlich)
1. September 2016
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
12. September 2016
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
12. September 2016
Zuerst gepostet (Schätzen)
15. September 2016
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Schätzen)
15. September 2016
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
12. September 2016
Zuletzt verifiziert
1. September 2016
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- SurgicalIS
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