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Computergestützte Bildgebungsforschung basierend auf Deep Learning

21. Juli 2022 aktualisiert von: Xin Lou, Chinese PLA General Hospital

Computational Imaging unter Verwendung von Pixel-Level Graph Adversarial Learning

Computational Imaging Research basierend auf Deep Learning

Studienübersicht

Status

Aktiv, nicht rekrutierend

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Basierend auf den aktuellen technischen Herausforderungen, der fachlichen Entwicklung und der Aktualisierung des Wissens, um das Auftreten unerwünschter medizinischer Unfälle zu vermeiden und den Diagnoseprozess zu vereinfachen, ist künstliche Intelligenz zur alternativen Methode der Wahl geworden, indem ein Deep-Learning-Trainingsmodell, das CTA, als Modelleingaben erstellt wird Erkennung und Diagnose von Aneurysmen zur Verbesserung der Wirksamkeit der Diagnose, Förderung der Entwicklung der Medizintechnik

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

1200

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • China
      • Beijing, China, 100853
        • Chinese PLA General Hospital

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 bis 80 Jahre (ERWACHSENE, OLDER_ADULT)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Vielzahl von Menschen

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. Alter: 18-80 Jahre.
  2. Gepaarte CT-Bildgebungsdaten von Gefäßen, einschließlich Layer-to-Layer-Plain-CT und Enhanced-CT. 2 Zeitraum: Januar 2010 bis Dezember 2021.
  3. Scan-Sites: CT und CTA von Kopf, Hals, Brust, Abdomen oder Darmbein.

Ausschlusskriterien:

  1. Ungepaartes CT-Bild .
  2. CT-Bild mit schweren Artefakten.
  3. Enhancement-CT-Fehlerbild (keine Erfassung der arteriellen Phase oder schlechte arterielle Entwicklung, unzureichender Kontrastmittelfluss usw.)

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
Objektive Bewertung
Zeitfenster: 30 Minuten
mit SSIM\MAE-Indexauswertung
30 Minuten

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Chinese PLA General 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)

1. November 2021

Primärer Abschluss (ERWARTET)

30. Juli 2022

Studienabschluss (ERWARTET)

15. August 2022

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

21. Juli 2022

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

21. Juli 2022

Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)

25. Juli 2022

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)

25. Juli 2022

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

21. Juli 2022

Zuletzt verifiziert

1. Juli 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • Synthesis imaging-ChinaPLAGH

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

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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