Questa pagina è stata tradotta automaticamente e l'accuratezza della traduzione non è garantita. Si prega di fare riferimento al Versione inglese per un testo di partenza.

Valutazione di un algoritmo di intelligenza artificiale che riduce il rumore sulle acquisizioni veloci di tomoscintigrafia ossea di tutto il corpo registrate da una telecamera a 360 gradi al cadmio-zinco-telluride (IATOS2)

28 febbraio 2025 aggiornato da: Achraf BAHLOUL, Central Hospital, Nancy, France

Recentemente, sono stati sviluppati algoritmi di intelligenza artificiale che riducono il rumore mediante il deep learning con applicazione alle immagini SPECT e PET.

Molti studi hanno riportato la possibilità di ridurre il tempo di registrazione nella scintigrafia ossea applicando algoritmi di intelligenza artificiale che riducono il rumore

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Solo due studi hanno confrontato le immagini denoizzate da un algoritmo di Deep Learning con quelle denoizzate da filtri convenzionali (filtri gaussiani e mediani). Il primo studio è stato condotto solo su pazienti, senza analisi fantasma e senza tenere conto della dimensione delle lesioni. Il secondo studio prevedeva un'analisi su fantoccio e pazienti, ma con applicazione alle immagini planari piuttosto che alle immagini SPECT oggi sempre più utilizzate

L’ipotesi del nostro studio condotto su fantocci e pazienti è che un algoritmo di intelligenza artificiale che riduce il rumore potrebbe sostituire i filtri convenzionali solitamente utilizzati nella SPECT ossea per il denoising delle immagini scintigrafiche.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

20

Contatti e Sedi

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

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

Luoghi di studio

  • Francia
      • Vandoeuvre les Nancy cedex, Francia, 54511
        • Reclutamento
        • Nuclear Medicine Department
        • Contatto:

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

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

Pazienti sottoposti a scintigrafia ossea a tre dimensioni per indicazioni reumatologiche o oncologiche e non contrari all'utilizzo dei loro dati

Descrizione

Criteri di inclusione:

Pazienti sottoposti a scintigrafia ossea a tre dimensioni per indicazioni reumatologiche o oncologiche.

Criteri di esclusione:

Pazienti contrari all'uso dei loro dati

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

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Confrontare l'imaging trattato dall'algoritmo dell'intelligenza artificiale con l'imaging trattato con l'algoritmo del filtro artificiale tradizionale
Lasso di tempo: un giorno
Valore di quantificazione sull'imaging misurato con algoritmo di intelligenza artificiale rispetto al valore di quantificazione misurato con filtro convenzionale
un giorno

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Central Hospital, Nancy, France

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)

27 febbraio 2025

Completamento primario (Stimato)

15 marzo 2025

Completamento dello studio (Stimato)

30 marzo 2025

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

7 gennaio 2025

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

14 gennaio 2025

Primo Inserito (Effettivo)

25 marzo 2025

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

25 marzo 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

28 febbraio 2025

Ultimo verificato

1 febbraio 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 2024PI241

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 .

Prove cliniche su algoritmo di intelligenza artificiale

Cerca prove simili

Sponsor e collaboratori

Condizioni mediche

Interventi farmacologici

CROs by country

CROs in Nigeria

Condizioni

Malattie rare

Interventi farmacologici

Supplementi dietetici

Sponsor / Collaboratori

Sedi

Sottoscrivi