Wirksamkeit von Ultra-Low-Dose-Thorax-CT mit KI-basierter Denoising-Lösung
30. Mai 2022 aktualisiert von: Bayarbaatar Bold, Intermed Hospital
Nutzung und Wirksamkeit der Brust-Computertomographie mit ultraniedriger Dosis unter Verwendung einer innovativen CT-Entrauschungslösung basierend auf Deep-Learning-Technologie
Das Hauptziel der Studie ist die Bewertung der Erkennungsrate von Lungenerkrankungen, des Prozentsatzes der Reduzierung der Dosis ionisierender Strahlung und des Zustands der Bildqualität der ULDCT-Kopplung mit einer innovativen, herstellerneutralen CT-Entrauschungslösung auf Basis von Deep-Learning-Technologie.
Studienübersicht
Status
Noch keine Rekrutierung
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
In Anbetracht der Herausforderungen im Zusammenhang mit Lungenkrebs für die öffentliche Gesundheit wird eine zuverlässige Methode zur Früherkennung von Lungenkrebs für Kohorten mit hohem Risiko in der Mongolei benötigt.
Daher zielt unsere Studie darauf ab, die Erkennungsrate von Lungenerkrankungen, den Prozentsatz der Dosisreduktion ionisierender Strahlung und den Zustand der Bildqualität der ULDCT-Kopplung mit einer auf künstlicher Intelligenz basierenden CT-Entrauschungstechnik bei verschiedenen Patientengruppen zu bewerten.
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Voraussichtlich)
200
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Bayarbaatar Bold, M.D
- Telefonnummer: 976-99063486
- E-Mail: bayarbaatar99@gmail.com
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Khulan Khurelsukh, M.D, MSc
- Telefonnummer: 976-88010440
- E-Mail: khulan.kh@intermed.mn
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
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten über 18 Jahre
- Patienten, die sich einer CT-Brust für alle Zwecke unterziehen
Ausschlusskriterien:
- Alter unter 18 Jahren
- Jeder Verdacht auf Schwangerschaft
- Thoraxchirurgie in der Vorgeschichte oder Platzierung des Metallgeräts im Thorax
- Eine Unfähigkeit, die Atmung während der CT anzuhalten
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: DIAGNOSE
- Zuteilung: ZUFÄLLIG
- Interventionsmodell: PARALLEL
- Maskierung: VERVIERFACHEN
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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ACTIVE_COMPARATOR: Low-Dose-Thorax-CT-Scan
Unterzog sich einer Niedrigdosis-Thorax-CT mit 30 % niedrigerer Strahlendosis Eingriffe: Strahlung: CT mit niedriger Strahlendosis Sonstiges: Analyse der Bildqualität |
Unterzog sich einer Niedrigdosis-Thorax-CT mit 30 % niedrigerer Strahlendosis
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EXPERIMENTAL: CT-Scan mit ultraniedriger Dosis und künstlicher Intelligenz
Eingriffe: Strahlung: CT mit niedriger Strahlendosis Bildqualität Sonstiges: Deep-Learning-basierte Kontrastverstärkungsalgorithmen |
Unterzog sich einer Ultradosis-Thorax-CT mit 90 % niedrigerer Strahlendosis
Deep-Learning-basierte Kontrastverstärkungsalgorithmen
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Erkennungsrate von Lungenerkrankungen
Zeitfenster: Innerhalb von 2 Wochen nach Datenerhebung
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Erkennungsrate von Lungenerkrankungen bei Niedrigdosis-Thorax-CT und Ultradosis-Thorax-CT mit auf künstlicher Intelligenz basierender CT-Denoising-Lösung von verblindeten Gutachtern
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Innerhalb von 2 Wochen nach Datenerhebung
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Kontrastmitteldosis
Zeitfenster: Innerhalb von 2 Wochen nach Datenerhebung
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Verabreichte Kontrastmitteldosis bei jedem Patienten
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Innerhalb von 2 Wochen nach Datenerhebung
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Bildkontrast
Zeitfenster: Innerhalb von 2 Wochen nach Datenerhebung
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Signal-zu-Rauschen, Rauschen und Flankenanstiegsabstand auf einer Fünf-Punkte-Skala (1-5), wobei eine höhere Punktzahl eine bessere Auffälligkeit anzeigt.
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Innerhalb von 2 Wochen nach Datenerhebung
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Studienstuhl: Khulan Khurelsukh, M.D, MSc, Intermed Hospital
- Hauptermittler: Delgerekh Sainjargal, M.D, MSc, Intermed Hospital
- Hauptermittler: Bayarbaatar Bold, M.D, Intermed Hospital
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.
Allgemeine Veröffentlichungen
- National Lung Screening Trial Research Team; Aberle DR, Adams AM, Berg CD, Black WC, Clapp JD, Fagerstrom RM, Gareen IF, Gatsonis C, Marcus PM, Sicks JD. Reduced lung-cancer mortality with low-dose computed tomographic screening. N Engl J Med. 2011 Aug 4;365(5):395-409. doi: 10.1056/NEJMoa1102873. Epub 2011 Jun 29.
- International Agency for Research on Cancer. Global Cancer Observatory: cancer today. World Health Organization. https://gco.iarc.fr/today (accessed Feb 14, 2022).
- Health Development Center, WHO. Health Indicators 2019. Mongolian Health Development Center. http://hdc.gov.mn/media/uploads/202108/Eruul_mendiin_uzuulelt_2020.pdf (accessed Feb 14, 2022).
- WHO global report. WHO global report on mortality attributable to tobacco. 2012
- Zheng W, McLerran DF, Rolland BA, Fu Z, Boffetta P, He J, Gupta PC, Ramadas K, Tsugane S, Irie F, Tamakoshi A, Gao YT, Koh WP, Shu XO, Ozasa K, Nishino Y, Tsuji I, Tanaka H, Chen CJ, Yuan JM, Ahn YO, Yoo KY, Ahsan H, Pan WH, Qiao YL, Gu D, Pednekar MS, Sauvaget C, Sawada N, Sairenchi T, Yang G, Wang R, Xiang YB, Ohishi W, Kakizaki M, Watanabe T, Oze I, You SL, Sugawara Y, Butler LM, Kim DH, Park SK, Parvez F, Chuang SY, Fan JH, Shen CY, Chen Y, Grant EJ, Lee JE, Sinha R, Matsuo K, Thornquist M, Inoue M, Feng Z, Kang D, Potter JD. Burden of total and cause-specific mortality related to tobacco smoking among adults aged >/= 45 years in Asia: a pooled analysis of 21 cohorts. PLoS Med. 2014 Apr 22;11(4):e1001631. doi: 10.1371/journal.pmed.1001631. eCollection 2014 Apr.
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- de Koning HJ, van der Aalst CM, de Jong PA, Scholten ET, Nackaerts K, Heuvelmans MA, Lammers JJ, Weenink C, Yousaf-Khan U, Horeweg N, van 't Westeinde S, Prokop M, Mali WP, Mohamed Hoesein FAA, van Ooijen PMA, Aerts JGJV, den Bakker MA, Thunnissen E, Verschakelen J, Vliegenthart R, Walter JE, Ten Haaf K, Groen HJM, Oudkerk M. Reduced Lung-Cancer Mortality with Volume CT Screening in a Randomized Trial. N Engl J Med. 2020 Feb 6;382(6):503-513. doi: 10.1056/NEJMoa1911793. Epub 2020 Jan 29.
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- Nagatani Y, Takahashi M, Murata K, Ikeda M, Yamashiro T, Miyara T, Koyama H, Koyama M, Sato Y, Moriya H, Noma S, Tomiyama N, Ohno Y, Murayama S; investigators of ACTIve study group. Lung nodule detection performance in five observers on computed tomography (CT) with adaptive iterative dose reduction using three-dimensional processing (AIDR 3D) in a Japanese multicenter study: Comparison between ultra-low-dose CT and low-dose CT by receiver-operating characteristic analysis. Eur J Radiol. 2015 Jul;84(7):1401-12. doi: 10.1016/j.ejrad.2015.03.012. Epub 2015 Apr 2.
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- Svahn TM, Sjoberg T, Ast JC. Dose estimation of ultra-low-dose chest CT to different sized adult patients. Eur Radiol. 2019 Aug;29(8):4315-4323. doi: 10.1007/s00330-018-5849-5. Epub 2018 Dec 17.
- Afadzi M, Fossa K, Andersen HK, Aalokken TM, Martinsen ACT. Image Quality Measured From Ultra-Low Dose Chest Computed Tomography Examination Protocols Using 6 Different Iterative Reconstructions From 4 Vendors, a Phantom Study. J Comput Assist Tomogr. 2020 Jan/Feb;44(1):95-101. doi: 10.1097/RCT.0000000000000947.
- Zhang M, Qi W, Sun Y, Jiang Y, Liu X, Hong N. Screening for lung cancer using sub-millisievert chest CT with iterative reconstruction algorithm: image quality and nodule detectability. Br J Radiol. 2018 Oct;91(1090):20170658. doi: 10.1259/bjr.20170658. Epub 2017 Dec 5.
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 (ERWARTET)
15. Juni 2022
Primärer Abschluss (ERWARTET)
1. September 2022
Studienabschluss (ERWARTET)
1. Oktober 2022
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
25. Mai 2022
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
30. Mai 2022
Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)
1. Juni 2022
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)
1. Juni 2022
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
30. Mai 2022
Zuletzt verifiziert
1. Mai 2022
Mehr Informationen
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Schlüsselwörter
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- IMC20220515-01
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
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
Nein
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