- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT04718207
Modellierung in der quantitativen Analyse von Gehirn-PET-Scans bei Patienten mit Alzheimer-Krankheit (PET-SF)
Interesse der PFS-Modellierung an der quantitativen Analyse von Gehirn-PET-Scans bei Patienten mit Alzheimer-Krankheit, die mit einem numerischen System erworben wurden
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
PET/CT-Scans mit 18F-FDG können zur Erkennung neurodegenerativer Erkrankungen mit Hypometabolismus durchgeführt werden, die für die gesuchten Pathologien charakteristisch sind. Die Diagnose wird vom Kliniker nach einer visuellen Analyse der Daten gestellt. Zur Vervollständigung der Diagnose wird zusätzlich zur visuellen Analyse eine semiquantitative Analyse der Bilder empfohlen (Europäische Empfehlungen).
Die PET-Technologie verbessert sich von Jahr zu Jahr dank der Einführung einer neuen PET-Technologie namens Digital. Darüber hinaus wurden Korrekturmethoden entwickelt, um PET-Bilder zu verbessern und so die Erkennung verschiedener Pathologien in der PET zu verbessern.
Mit dem PSF-Tool (Point Spread Function) können Teilvolumeneffekte korrigiert werden. Die PSF besteht darin, die Impulsantwort des Systems zu korrigieren und eine visuelle Verbesserung der Bilder zu ermöglichen. Derzeit nicht für PET/CT-Rekonstruktionen des Gehirns empfohlen, muss es für die quantitative Analyse von Akquisitionen noch evaluiert werden.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Vandoeuvre les Nancy cedex, Frankreich, 54511
- Nuclear medicine department CHRU de NANCY Brabois
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- PET/CT-Scans des Gehirns bei 18F-FDG von Patienten mit Alzheimer-Krankheit, die seit Dezember 2017 in der nuklearmedizinischen Abteilung des Universitätsklinikums Nancy-Brabois auf digitalen PET-Geräten durchgeführt werden.
Ausschlusskriterien:
- Patienten, die sich gegen die Nutzung ihrer Daten ausgesprochen haben (Poster im Gottesdienst).
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Patient mit Alzheimer-Krankheit
Patienten, die nachträglich mit der verfügbaren nuklearmedizinischen Auflistung von Patienten rekrutiert wurden, die von Dezember 2017 bis Dezember 2020 Gehirn-PET/CT-Scans in der nuklearmedizinischen Abteilung durchgeführt haben.
|
Patienten, die von Dezember 2017 bis Dezember 2020 in der Abteilung für Nuklearmedizin PET/CT-Untersuchungen des Gehirns durchgeführt haben.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Die Ergebnisse wurden in der quantitativen Analyse mit und ohne PSF-Modellierung von PET-Gehirnscans von Patienten mit Alzheimer-Krankheit ermittelt, die im PET/CT-Scan erfasst wurden
Zeitfenster: 6 Monate
|
Vergleich der durch die quantitative Analyse mit der SPM-Software (Statistical Parametric Mapping) erfassten Volumina von Gehirn-PET-Scans von Patienten mit Alzheimer-Krankheit mit und ohne FSP-Modellierung.
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6 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- S201215_051
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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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