Infiltration von Gadolinium-Injektionen in Gehirn-MR-Scans mit künstlicher Intelligenz
8. April 2022 aktualisiert von: James G. Pipe, Mayo Clinic
Erkennung des Auftretens einer Infiltration von Gadolinium-Injektionen in Gehirn-MR-Scans unter Verwendung künstlicher Intelligenz
Der Zweck dieser Forschung ist die Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Analyse von Bildern aus der MRT des Gehirns, um zu bestätigen, dass das Kontrastmittel korrekt verabreicht wurde.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Tatsächlich)
40
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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Minnesota
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Rochester, Minnesota, Vereinigte Staaten, 55905
- Mayo Clinic Rochester
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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
18 Jahre und älter (ERWACHSENE, OLDER_ADULT)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Erwachsene, die sich im Rahmen ihres Behandlungsplans einer MR-Gehirnuntersuchung ohne und mit intravenöser Kontrastmitteluntersuchung unterziehen.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten, die sich im Rahmen ihres Versorgungsplans einer MR-Gehirnuntersuchung ohne und mit Kontrastmitteluntersuchung auf einem 1,5-T- und 3-T-MRT-System von GE oder Siemens in der Mayo Clinic, Rochester, unterziehen.
Ausschlusskriterien:
- Keiner
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Nachweis der Infiltration von Gadolinium-Kontrastmittel in Gewebe und Muskel unter Verwendung eines Modells der künstlichen Intelligenz
Zeitfenster: 2 Monate
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Korrekte Erkennung des Vorhandenseins einer Infiltration von Gadolinium-Kontrastmittel in Gewebe und Muskeln unter Verwendung eines Modells künstlicher Intelligenz.
Dieses Ergebnis wird bestimmt, indem der Unterschied in der Signalverstärkung in der Nasenschleimhaut oder das Fehlen einer Signalverstärkung in der Nasenschleimhaut gemessen wird.
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2 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: James Pipe, PhD, Mayo Clinic
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
Nützliche Links
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)
14. März 2022
Primärer Abschluss (TATSÄCHLICH)
5. April 2022
Studienabschluss (TATSÄCHLICH)
5. April 2022
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
19. Januar 2022
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
8. Februar 2022
Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)
11. Februar 2022
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)
11. April 2022
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
8. April 2022
Zuletzt verifiziert
1. April 2022
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- 21-010301
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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