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Ein neuer Deep-Learning-basierter Algorithmus zur iterativen Rekonstruktion künstlicher Intelligenz (AIIR) in der Niedrigdosis-Leber-CT

18. September 2022 aktualisiert von: Qingshi Zeng, Qianfoshan Hospital

Evaluierung eines neuen Deep-Learning-basierten Algorithmus zur iterativen Rekonstruktion künstlicher Intelligenz (AIIR) in verschiedenen Verbesserungsphasen der Niedrigdosis-Leber-CT

CT-unterstützte Scans sind routinemäßige bildgebende Verfahren zur Diagnose und Nachsorge von Lebererkrankungen. Dies bedeutet jedoch, dass die Patienten eine höhere Strahlendosis erhalten. Daher ist es notwendig, die Strahlendosis, die Patienten erhalten, so weit wie möglich zu reduzieren. Kürzlich wurden auf Deep Learning basierende Rekonstruktionsalgorithmen eingeführt, um die Bildqualität zu verbessern. Seit vielen Jahren versuchen Forscher, die Bildqualität mit einem fortschrittlichen Verfahren aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Strahlendosis zu reduzieren. Kürzlich wurde ein neuer Deep-Learning-basierter iterativer Rekonstruktionsalgorithmus eingeführt, nämlich die iterative Rekonstruktion künstlicher Intelligenz (AIIR, United Imaging Healthcare, Shanghai, China). In dieser Studie evaluieren wir die Bild- und diagnostischen Qualitäten von AIIR für Pfortader- und Spätphasen-Leber-CT mit niedriger Dosis mit denen einer KARL-Methode, die normalerweise in Standarddosis-CT verwendet wird.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

In unserem Krankenhaus werden Patienten mit Beckenkrebs zur Nachsorge einer Niedrigdosis-CT zur Bewertung des Behandlungsplans nach der klinischen Behandlung oder dem Fortschreiten der Krankheit unterzogen. Die Rohdaten der Low-Dose-CT wurden retrospektiv erhoben und mittels KARL- und AIIR-Algorithmus rekonstruiert. In dieser Studie evaluieren wir die Bild- und diagnostischen Qualitäten von AIIR für Pfortader- und Spätphasen-Leber-CT mit niedriger Dosis mit denen einer KARL-Methode, die normalerweise in Standarddosis-CT verwendet wird.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Voraussichtlich)

100

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • China
    • Shandong
      • Jinan, Shandong, China
        • Qianfoshan Hospital (The First Affiliated Hospital of Shandong First Medical University)
        • Kontakt:

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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • diejenigen, die für eine kontrastverstärkte Leber-CT vorgesehen sind

Ausschlusskriterien:

  • Bilder, die von Artefakten (Bewegung oder Implantate) betroffen sind

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Sonstiges
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Kein Eingriff: Standarddosis-CT
diese Patienten werden einer Standarddosis-Leber-CT in Pfortader und verzögerter Phase unterzogen
Experimental: Niedrigdosis-CT
diese Patienten unterziehen sich einer Niedrigdosis-Leber-CT in der Pfortader und in der verzögerten Phase
Sonstiges: Niedrigdosis-CT
diese Patienten unterziehen sich einer Niedrigdosis-Leber-CT in der Pfortader und in der verzögerten Phase.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Signal-Rausch-Verhältnis (SNR)
Zeitfenster: 6 Monate
Bewerten Sie die Bildqualität von AIIR für Niedrigdosis-Pfortader- und Spätphasen-Leber-CT mit denen einer KARL-Methode, die normalerweise in Standarddosis-CT verwendet wird
6 Monate
Kontrast-Rausch-Verhältnis (CNR)
Zeitfenster: 6 Monate
Bewerten Sie die Bildqualität von AIIR für Niedrigdosis-Pfortader- und Spätphasen-Leber-CT mit denen einer KARL-Methode, die normalerweise in Standarddosis-CT verwendet wird
6 Monate
diagnostisches Vertrauen
Zeitfenster: 6 Monate
Bewerten Sie die diagnostischen Qualitäten der AIIR für Niedrigdosis-Pfortader- und Spätphasen-Leber-CT mit denen einer KARL-Methode, die normalerweise in der Standarddosis-CT verwendet wird
6 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Qianfoshan Hospital

Ermittler

  • Studienleiter: Qingshi Zeng, Qianfoshan 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 (Voraussichtlich)

30. September 2022

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

30. März 2023

Studienabschluss (Voraussichtlich)

30. April 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

14. September 2022

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

18. September 2022

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

22. September 2022

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

22. September 2022

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

18. September 2022

Zuletzt verifiziert

1. September 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • LD-SH-2022

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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