肺画像診断における X 線 CT のためのモデルベースの画像再構成
調査の概要
状態
状態
条件
条件
介入・治療
介入・治療
詳細な説明
研究の種類
研究の種類
入学 (実際)
入学
段階
段階
- フェーズ 1
連絡先と場所
研究場所
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Michigan
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Ann Arbor、Michigan、アメリカ、48109
- University of Michigan Hospital
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参加基準
適格基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
説明
包含基準:
1. 18 歳以上 2. インフォームドコンセントを妨げる病状または精神疾患がないこと
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除外基準:
- 腕を頭の上に上げて仰向けに横たわることが30分間できない。
- 胸部または背中に金属インプラントまたは金属装置が埋め込まれている。
- 電離放射線を伴う他の研究試験への参加
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 主な目的:基礎科学
- 割り当て:なし
- 介入モデル:単一グループの割り当て
- マスキング:独身
アーム数
武器と介入
参加者グループ / アーム参加者グループ / アーム |
介入・治療介入・治療 |
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実験的:CT画像化と再構成
画質を改善し、線量を低減することにより、X 線 CT 肺イメージングを改善する MBIR (モデルベース画像再構成) 方法を開発する。
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患者は、胸部/肺の CT スキャンからのサイノグラムを保存および使用する許可に同意します。 サイノグラムは匿名化され、保存のためにアーカイブ システムに送信されます。 その後、MBIR (モデルベースの画像再構成) を使用して処理するためにコンピューターにエクスポートされます。 新しく処理された画像は盲検リーダーによって読み取られます。 画像の品質は、現在使用されているソフトウェアで作成された CT 画像と同じくらい読みやすく正確であるかどうかを判断するためにレビューされます。 |
この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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CT画像の画質を向上させるコンピュータプログラムの開発
時間枠:6年間
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サイノグラムはアーカイブ システムによって取得され、画像品質を向上させる (ノイズの低減、空間解像度の向上、アーティファクトの低減) を目的として開発中の MBIR (モデルベース画像再構成) 手法によって処理されます。 画質を定量的・定性的に評価します。 私たちは、MBIR (モデルベース画像再構成) 法の日常的な臨床使用を可能にする、アルゴリズム高速化のための手法を開発およびベンチマークしたいと考えています。 |
6年間
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協力者と研究者
協力者
協力者
捜査官
捜査官
- 主任研究者:Jeffrey Fessler, PhD、University of Michigan Hospital
- 主任研究者:Jeffrey Fessler, PhD、University of Michigan
研究記録日
主要日程の研究
研究開始
研究開始
一次修了 (実際)
一次修了
研究の完了 (実際)
研究の完了
試験登録日
最初に提出
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (見積もり)
最初の投稿
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (見積もり)
投稿された最後の更新
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
最終確認日
詳しくは
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