PixelShine と CT 画像の反復再構成 (IR) 処理
反復再構成ソフトウェアと機械学習 (AlgoMedica PixelShine) ソフトウェアで後処理された低放射線量画像の品質を比較する CT 画像データの前向きレビュー
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
標準治療の一環として CT スキャンを受ける患者は、通常の線量の CT スキャンの前に、超低線量の放射線を使用した追加の 5 分間の画像撮影に同意するよう求められます。 前向きレビューは、胸部 CT スキャンと腹部 CT スキャンの 2 つのコホートで実行されます。
匿名化された画像は従来の CT ソフトウェアで処理され、機械学習ベースの PixelShine で処理された同じ画像と比較されます。 認定放射線科医が画像データのノイズと視覚的品質を評価します。
研究に参加する患者は、標準的なCTスキャンよりも約10%多い線量を受けることになる。 この研究に関連する短期的な安全性の問題は知られていません。 研究に関連した超低線量放射線は、従来のX線画像処理に使用される放射線量をはるかに下回るレベルです。 この研究は、審査プロセスの一環として放射線安全委員会によって承認されています。
研究の種類
研究の種類
入学 (予想される)
入学
段階
段階
- 適用できない
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:
- 患者は18歳以上である必要があります
- 患者はこのプロジェクトに参加することに同意できなければなりません。
- 患者は標準治療のCTスキャンを受けるようにスケジュールされます。
除外基準:
- この研究は、特定の疾患や特定の患者集団を調査するものではなく、Algomedica の PixelShine ソフトウェアで後処理した低放射線被ばくで得られた画像と、従来の方法で処理された画像を調査し、比較するだけです。
- 他のすべての患者は除外されます
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:診断
- 割り当て:非ランダム化
- 介入モデル:並列代入
- 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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アクティブコンパレータ:胸部CT
従来の処理と PixelShine 処理
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機械学習アルゴリズム
反復再構成ソフトウェア
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アクティブコンパレータ:腹部CT
従来の処理と PixelShine 処理
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機械学習アルゴリズム
反復再構成ソフトウェア
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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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画像ノイズ低減による視覚的な画質の評価
時間枠:学習完了までに平均1か月
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画像ノイズの比較
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学習完了までに平均1か月
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二次結果の測定
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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検出された病変のサイズによって評価される画像解像度
時間枠:学習完了までに平均1か月
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検出可能なオブジェクトの最小サイズを決定する
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学習完了までに平均1か月
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協力者と研究者
協力者
協力者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (予想される)
研究開始
一次修了 (予想される)
一次修了
研究の完了 (予想される)
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 (実際)
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
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
その他の研究ID番号
- ALG-002
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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