Auswertung einer Herz-Cine-MRT-Sequenz bei freier Atmung mit Bildrekonstruktionen durch Deep-Learning bei ischämischer Herzkrankheit (CINEDL)
Bewertung einer Herz-Cine-MRT-Sequenz bei freier Atmung mit Bildrekonstruktionen, die durch Deep-Learning entwickelt wurden, im Vergleich zur klassischen Apnoe-Cine-MRT-Sequenz bei der Beurteilung von ischämischen Herzerkrankungen.
Heute ist die MRT der Goldstandard für die genaue Beurteilung des linksventrikulären Volumens und der Funktion, weist jedoch den Nachteil auf, dass sie eine lange Akquisitionszeit hat und Bewegungsartefakte erzeugt, insbesondere respiratorische Artefakte, die wiederholte Sequenzen in Apnoe erfordern, um das gesamte Herzvolumen abzudecken . Diese Apnoen sind bei Patienten mit ischämischer Herzkrankheit schwer zu erreichen und können zu einer Verschlechterung der Bilder, einer Verlängerung der Untersuchungsdauer durch wiederholte Akquisitionen und damit zu diagnostischen Ungenauigkeiten führen.
Künstliche Intelligenz, die bereits in der Herz-MRT zur automatischen Segmentierung der Herzkammern in der Praxis eingesetzt wird, verbessert die radiologische Interpretation durch schnelle und präzise Messungen. Deep Learning, ein Teil der künstlichen Intelligenz, würde die Rekonstruktion von Cine-MRT-Sequenzen bei freier Atmung ermöglichen, um die Artefakte durch Atembewegungen zu überwinden, und die Verbesserung der diagnostischen Leistung bei gleichzeitiger Verbesserung der Untersuchungsbedingungen für Patienten.
Patienten, die zur Beurteilung einer ischämischen Herzerkrankung zu einer kardialen MRT kommen, sind für das Protokoll geeignet. Wenn der Patient der Teilnahme zustimmt, wird dem üblichen Protokoll eine Herz-Cine-MRT-Sequenz mit freier Atmung und auf Deep Learning basierender Bildrekonstruktion hinzugefügt.
In dieser Studie ist kein Follow-up erforderlich.
Studienübersicht
Status
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
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France
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Amiens, France, Frankreich, 80000
- CHU Amiens-Picardie
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-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Die Herz-MRT ist eine der Untersuchungen, die im Rahmen der Routineversorgung für diese Pathologie vorgeschrieben sind. Wenn der Patient zur Abklärung einer ischämischen Herzerkrankung zu einem kardialen MRT kommt, wird der Patient am Tag der Untersuchung gefragt, ob er mit der Teilnahme an der Studie einverstanden ist. Vor der Terminvereinbarung wird dem Patienten ein Informationsschreiben zugesandt.
Für den Fall, dass er der Teilnahme zustimmt, wird dem üblichen Protokoll eine Herz-Cine-MRT-Sequenz mit freier Atmung und Deep-Learning-basierter Bildrekonstruktion beigefügt.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter > oder = 18 Jahre alt
- Ischämische Herzerkrankung
- Fähigkeit des Subjekts, seine Zustimmung zu verstehen und auszudrücken
- Zugehörigkeit zum Sozialversicherungssystem
Ausschlusskriterien:
- Starke Fettleibigkeit (> 140 kg), die es dem Patienten nicht erlaubt, den Tunnel der Maschine zu betreten, dessen Durchmesser weniger als 70 cm beträgt
- Unter 18 Jahre alt
- Schwangere Frau
- Bekannte Allergie gegen Gadoliniumchelate
- Klaustrophobie
- Jede Kontraindikation für MRT
- Arrhythmie
- Schwierigkeiten beim Halten von Apnoen von mehr als 10 Sekunden
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Unterschied der LVEF-Messungen zwischen Deep-Learning-Rekonstruktion und der klassischen Cine-MRT-Sequenz
Zeitfenster: 5 Minuten
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Unterschied der LVEF-Messungen zwischen Deep-Learning-Rekonstruktion und der klassischen Cine-MRT-Sequenz
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5 Minuten
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Mitarbeiter und Ermittler
Publikationen und hilfreiche Links
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 (Geschätzt)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
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Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- PI2021_843_0157
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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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