新生児バイモーダル MR-CT 頭部テンプレート (Biomodal)
これは、アミアン大学病院のデータベースに含まれる画像に基づく遡及的研究です。 それ以上の検査はありません。 脳波検査 (EEG) および近赤外分光法 (NIRS)。 これらのソースは、特に難治性てんかんの手術前評価において、特定の誘発電位のソースを特定したり、てんかん性黒鉛元素のソースをより適切に定義したりするために広く使用されています。
したがって、これらの地域が世界の構成においてより広く利用可能であり、新しい技術の設計に使用するのに適していることが重要です。 MRI は軟組織セグメンテーションのゴールド スタンダードですが、骨抽出には適していません。特に新生児や骨は非常に薄いです。 一方、CTスキャンは骨を抽出する優れた方法です。 骨と軟部組織のコントラストが見事です。 この場合、CTスキャンでは、泉門は時間スケールの画像間の不連続として識別されます。
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
磁気共鳴画像法 (MRI) と脳スキャン (CT スキャン) は、日常診療で広く使用されている脳構造画像法の 2 つの主なモダリティです。 MRI および CT スキャン画像からの骨の抽出は、被験者の頭部のさまざまな組織のセグメンテーションにおける重要なステップです。 実際、組織 (皮膚、骨、LCS、灰白質、白質) の電気的特性 (導電率) と光学的 (吸収、回折) を、電流や光子によって正確に知る必要があります。 主な問題の 1 つは、CT スキャンの MRI であまり視覚化されないこと、骨が十分に個別化されていること、逆にさまざまな脳構造を抽出することが難しいことです。 これは、MRI と CTscan で得られた画像のコレジストレーションを実行するという事実を正当化します。
新生児の頭蓋骨は不均一な構造です。 フォンタネルは MRI では見えず、CT スキャンでは識別できます。
脳波検査 (EEG) および近赤外分光法 (NIRS)。 これらのソースは、特に難治性てんかんの手術前評価において、特定の誘発電位のソースを特定したり、てんかん性黒鉛元素のソースをより適切に定義したりするために広く使用されています。
したがって、これらの地域が世界の構成においてより広く利用可能であり、新しい技術の設計に使用するのに適していることが重要です。
MRI は軟組織セグメンテーションのゴールド スタンダードですが、骨抽出には適していません。特に新生児や骨は非常に薄いです。 一方、CTスキャンは骨を抽出する優れた方法です。 骨と軟部組織のコントラストが見事です。 この場合、CTスキャンでは、泉門は時間スケールの画像間の不連続として識別されます。
研究の種類
研究の種類
入学 (実際)
入学
連絡先と場所
研究場所
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Amiens、フランス、80054
- CHU Amiens-Picardie
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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
サンプリング方法
調査対象母集団
母集団 150 の CTscan および MRI 画像。生後 0 ~ 2 か月の小児で、放射線科医が解釈した場合、構造的な異常はありません。
学期の子供の画像 50 枚、生後 1 ヶ月の子供の画像 50 枚、生後 2 ヶ月の子供の画像 50 枚の各カテゴリ (MRI および CT スキャン) の年齢グループ これらの画像は年齢グループによって平均化されるため、取得する必要はありません。各子供の 2 つのイメージ。
説明
包含基準:
- 正期産で生後0~2ヶ月のお子様
- 構造異常のない
除外基準:
- 乳児 > 2 ヶ月
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
- 観測モデル:ケースのみ
- 時間の展望:回顧
グループ/コホートの数
コホートと介入
グループ/コホートグループ/コホート |
介入・治療介入・治療 |
|---|---|
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学期
正期産児の CT スキャンおよび MRI 画像 50 枚
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GRAMFC によって以前に開発された手順に従ってセグメント化された CTscan および MRI 画像
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一か月
生後1か月の子供のCTスキャンおよびMRI画像50枚
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GRAMFC によって以前に開発された手順に従ってセグメント化された CTscan および MRI 画像
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2ヶ月
生後2か月の子供のCTスキャンおよびMRI画像50枚
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GRAMFC によって以前に開発された手順に従ってセグメント化された CTscan および MRI 画像
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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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CTスキャン画像
時間枠:2ヶ月
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この研究の目的は、CTscan 画像から泉門を抽出するためのモデルベースのアプローチを評価することです。
次に、これらの CT スキャン画像を MRI 画像を使用して独自のリポジトリで再調整し、脳、LCS、皮膚 (MRI)、骨と泉門 (CTscan) などのさまざまな脳組織の合成画像を取得します。
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2ヶ月
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協力者と研究者
捜査官
捜査官
- 主任研究者:Fabrice Wallois, MD, PhD、CHU Amiens
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
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 (実際)
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
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。