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HBA-MRI ad alta risoluzione utilizzando la ricostruzione Deep Learning

15 maggio 2023 aggiornato da: Jeong Min Lee, Seoul National University Hospital

Ricostruzione con deep learning AIRTM della risonanza magnetica potenziata Gd-EOB-DTPA addominale ad alta risoluzione in pazienti con sospette lesioni epatiche focali: valutazione della qualità dell'immagine

Questo studio mira a confrontare le qualità dell'immagine tra sequenze MRI ricostruite convenzionalmente e sequenze MRI ricostruite mediante deep learning dagli stessi dati in pazienti sottoposti a risonanza magnetica epatica potenziata con Gd-EOB-DTPA. La sequenza di deep learning AIRTM è applicabile a varie sequenze MRI, tra cui l'immagine pesata in T2 (T2WI), l'immagine pesata in T1 e l'immagine pesata in diffusione (DWI). Abbiamo in programma di eseguire confronti intra-individuali delle qualità dell'immagine tra due set di dati di immagini ricostruite.

Panoramica dello studio

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Effettivo)

52

Fase

  • Non applicabile

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

20 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • più vecchio di 20 anni
  • programmato per la risonanza magnetica epatica potenziata con Gd-EOB-DTPA presso uno scanner 3T (Premier, GE Healthcare) nel nostro istituto
  • consenso informato firmato

Criteri di esclusione:

  • meno di 20 anni
  • qualsiasi indicazione di contrasto assoluto/relativo della risonanza magnetica potenziata con Gd-EOB-DTPA
  • storia di dispnea transitoria dopo la somministrazione di Gd-EOB-DTPA

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

  • Scopo principale: Diagnostico
  • Assegnazione: Non randomizzato
  • Modello interventistico: Assegnazione parallela
  • Mascheramento: Separare

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Altro: Ricostruzione convenzionale dell'immagine
Le immagini MRI epatiche potenziate con Gd-EOB-DTPA vengono ricostruite utilizzando un algoritmo di ricostruzione delle immagini convenzionale. Viene generato automaticamente da una console MRI dopo l'esame.
La risonanza magnetica potenziata con Gd-EOB-DTPA è costituita da immagini pesate in T2 (T2WI), immagini pesate in diffusione (DWI) e immagini pesate in T1 precontrasto (T1WI), T1WI dinamico (fasi arteriosa, portale e di transizione) e fase epatobiliare.
Comparatore attivo: Ricostruzione di immagini in deep learning

Le immagini MRI del fegato potenziate con Gd-EOB-DTPA vengono ricostruite utilizzando un algoritmo di ricostruzione delle immagini basato sull'apprendimento profondo (AIRTM). Viene inoltre generato oltre alle immagini convenzionali.

Per ottenere le immagini, utilizzeremo gli stessi dati grezzi MRI utilizzati per la ricostruzione convenzionale delle immagini.

La risonanza magnetica potenziata con Gd-EOB-DTPA è costituita da immagini pesate in T2 (T2WI), immagini pesate in diffusione (DWI) e immagini pesate in T1 precontrasto (T1WI), T1WI dinamico (fasi arteriosa, portale e di transizione) e fase epatobiliare.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Qualità complessiva dell'immagine della fase arteriosa
Lasso di tempo: 3 mesi dal completamento dell'immatricolazione
valutazione qualitativa della fase arteriosa su una scala a cinque punti (il punteggio più alto indica una migliore qualità dell'immagine)
3 mesi dal completamento dell'immatricolazione

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Collaboratori

Investigatori

  • Investigatore principale: Jeong Min Lee, MD, Seoul National University Hospital

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

10 gennaio 2022

Completamento primario (Effettivo)

30 marzo 2022

Completamento dello studio (Anticipato)

30 settembre 2023

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

16 dicembre 2021

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

6 gennaio 2022

Primo Inserito (Effettivo)

10 gennaio 2022

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

16 maggio 2023

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

15 maggio 2023

Ultimo verificato

1 maggio 2023

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 2021-3044

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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