Esta página se tradujo automáticamente y no se garantiza la precisión de la traducción. por favor refiérase a versión inglesa para un texto fuente.

Reconstrucción de imágenes basada en modelos para tomografía computarizada de rayos X en imágenes pulmonares

3 de febrero de 2016 actualizado por: Jeffrey Fessler PhD., University of Michigan
Desarrollar un programa de computadora que mejorará la calidad de la imagen de la TC y disminuirá la cantidad de radiación de rayos X a la que los futuros pacientes pueden estar expuestos cuando se sometan a un examen de TC.

Descripción general del estudio

Estado

Terminado

Descripción detallada

Pediremos a los pacientes su permiso para guardar y usar el sinograma de su tomografía computarizada. El sinograma se desidentificará y se enviará a un sistema de archivo para su almacenamiento. Se exportará a una computadora para su procesamiento utilizando MBIR (reconstrucción iterativa basada en modelos). MBIR (reconstrucción iterativa basada en modelos) es un nuevo método que se está desarrollando para procesar sinogramas de TC. Las imágenes recién reconstruidas serán revisadas por expertos para determinar si son tan legibles y precisas como las imágenes de TC creadas con el software que se está utilizando actualmente. Los datos del sinograma y las imágenes reconstruidas se compartirán con los investigadores colaboradores de General Electric Global Research.

Tipo de estudio

Intervencionista

Inscripción (Actual)

184

Fase

  • Fase 1

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Ubicaciones de estudio

    • Michigan
      • Ann Arbor, Michigan, Estados Unidos, 48109
        • University of Michigan Hospital

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

18 años y mayores (Adulto, Adulto Mayor)

Acepta Voluntarios Saludables

No

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Descripción

Criterios de inclusión:

1. 18 años de edad o más 2. Ninguna condición médica o psiquiátrica que impida el consentimiento informado

-

Criterio de exclusión:

  1. Incapacidad para acostarse boca arriba con los brazos levantados sobre la cabeza durante 30 min.
  2. Implantes metálicos o dispositivos metálicos en el pecho o la espalda.
  3. Participación en otros ensayos de investigación relacionados con la radiación ionizante

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

  • Propósito principal: Ciencia básica
  • Asignación: N / A
  • Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
  • Enmascaramiento: Único

Armas e Intervenciones

Grupo de participantes/brazo
Intervención / Tratamiento
Experimental: Tomografía computarizada y reconstrucción
Desarrollar un método MBIR (reconstrucción de imágenes basada en modelos) que mejorará las imágenes pulmonares por tomografía computarizada de rayos X al mejorar la calidad de la imagen y reducir la dosis.

Los pacientes recibirán su consentimiento para guardar y usar el sinograma de su tomografía computarizada de tórax/pulmón. El sinograma se desidentificará y se enviará a un sistema de archivo para su almacenamiento.

Posteriormente, se exportará a una computadora para su procesamiento mediante MBIR (reconstrucción de imágenes basada en modelos). Las imágenes recién procesadas serán leídas por lectores ciegos. Se revisará la calidad de las imágenes para determinar si son tan legibles y precisas como las imágenes de TC creadas con el software que se está utilizando actualmente.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Desarrollo de un programa informático para mejorar la calidad de imagen de TC
Periodo de tiempo: 6 años

Los sinogramas serán recuperados por un sistema de archivo y procesados ​​por métodos MBIR (reconstrucción de imágenes basada en modelos) que estamos desarrollando para mejorar la calidad de la imagen (reducir el ruido, mejorar la resolución espacial, reducir los artefactos). Evaluaremos la calidad de la imagen tanto cuantitativa como cualitativamente.

Esperamos desarrollar y comparar métodos para la aceleración de algoritmos que permitan el uso clínico rutinario de los métodos MBIR (reconstrucción de imágenes basada en modelos).

6 años

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Patrocinador

Investigadores

  • Investigador principal: Jeffrey Fessler, PhD, University of Michigan Hospital
  • Investigador principal: Jeffrey Fessler, PhD, University of Michigan

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio

1 de agosto de 2010

Finalización primaria (Actual)

1 de marzo de 2015

Finalización del estudio (Actual)

1 de diciembre de 2015

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

1 de noviembre de 2013

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

1 de noviembre de 2013

Publicado por primera vez (Estimar)

8 de noviembre de 2013

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Estimar)

5 de febrero de 2016

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

3 de febrero de 2016

Última verificación

1 de febrero de 2016

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • HUM00038447

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

Suscribir