Hochauflösendes HBA-MRT mit Deep-Learning-Rekonstruktion
15. Mai 2023 aktualisiert von: Jeong Min Lee, Seoul National University Hospital
AIRTM Deep Learning-Rekonstruktion der hochauflösenden Gd-EOB-DTPA-verstärkten MRT des Abdomens bei Patienten mit verdächtigen fokalen Leberläsionen: Beurteilung der Bildqualität
Diese Studie zielt darauf ab, die Bildqualitäten zwischen konventionell rekonstruierten MRT-Sequenzen und Deep-Learning-rekonstruierten MRT-Sequenzen aus denselben Daten bei Patienten zu vergleichen, die sich einer Gd-EOB-DTPA-verstärkten Leber-MRT unterziehen.
Die AIRTM-Deep-Learning-Sequenz ist auf verschiedene MRT-Sequenzen anwendbar, einschließlich T2-gewichtetes Bild (T2WI), T1-gewichtetes Bild und diffusionsgewichtetes Bild (DWI).
Wir planen, intraindividuelle Vergleiche der Bildqualitäten zwischen zwei rekonstruierten Bilddatensätzen durchzuführen.
Studienübersicht
Status
Aktiv, nicht rekrutierend
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Tatsächlich)
52
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Seoul, Korea, Republik von
- Seoul National University Hospital
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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
20 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- älter als 20 Jahre alt
- geplant für eine Gd-EOB-DTPA-verstärkte Leber-MRT an einem 3T-Scanner (Premier, GE Healthcare) in unserer Einrichtung
- unterschriebene Einverständniserklärung
Ausschlusskriterien:
- jünger als 20 Jahre alt
- jede absolute/relative Kontrastangabe einer Gd-EOB-DTPA-verstärkten MRT
- Vorgeschichte vorübergehender Dyspnoe nach Verabreichung von Gd-EOB-DTPA
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: Nicht randomisiert
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Sonstiges: Konventionelle Bildrekonstruktion
Gd-EOB-DTPA-verstärkte Leber-MRT-Bilder werden unter Verwendung eines herkömmlichen Bildrekonstruktionsalgorithmus rekonstruiert.
Es wird nach der Untersuchung automatisch von einer MRT-Konsole generiert.
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Die Gd-EOB-DTPA-verstärkte MRT besteht aus einem T2-gewichteten Bild (T2WI), einem diffusionsgewichteten Bild (DWI) und einem T1-gewichteten Bild vor Kontrastmittel (T1WI), einem dynamischen T1WI (arterielle, portale und Übergangsphase) und einer hepatobiliären Phase.
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Aktiver Komparator: Deep-Learning-Bildrekonstruktion
Gd-EOB-DTPA-verstärkte Leber-MRT-Bilder werden mithilfe eines Deep-Learning-basierten Bildrekonstruktionsalgorithmus (AIRTM) rekonstruiert. Es wird zusätzlich zu den herkömmlichen Bildern generiert. Für die Bildgewinnung nutzen wir die gleichen MRT-Rohdaten, die auch für die konventionelle Bildrekonstruktion verwendet werden. |
Die Gd-EOB-DTPA-verstärkte MRT besteht aus einem T2-gewichteten Bild (T2WI), einem diffusionsgewichteten Bild (DWI) und einem T1-gewichteten Bild vor Kontrastmittel (T1WI), einem dynamischen T1WI (arterielle, portale und Übergangsphase) und einer hepatobiliären Phase.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Gesamtbildqualität der arteriellen Phase
Zeitfenster: 3 Monate nach Abschluss der Einschreibung
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qualitative Beurteilung der arteriellen Phase auf einer Fünf-Punkte-Skala (höchste Punktzahl bedeutet bessere Bildqualität)
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3 Monate nach Abschluss der Einschreibung
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Jeong Min Lee, MD, Seoul National University Hospital
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 (Tatsächlich)
10. Januar 2022
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
30. März 2022
Studienabschluss (Voraussichtlich)
30. September 2023
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
16. Dezember 2021
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
6. Januar 2022
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
10. Januar 2022
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
16. Mai 2023
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
15. Mai 2023
Zuletzt verifiziert
1. Mai 2023
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 2021-3044
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
NEIN
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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