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Estimating Patient Size From a Single Radiograph (VocMepAdar)

2019年6月10日 更新者:Mark Worrall、NHS Tayside

Validation of a Computational Model to Estimate Patient Anterior-posterior Dimension From an Abdominal Radiograph

A computational model has been created to estimate the abdominal depth of a patient from a single x-ray image. The model has been tested using phantoms and found to be accurate; this study aims to test the accuracy of the model with patients and in a clinical setting.

This will be achieved by enrolling patient's who have already been referred for an anterior-posterior abdomen x-ray examination to the trial, taking a physical measurement of their anterior-posterior abdominal depth and then comparing this measured value with a value as estimated using the computational model based on the patient's x-ray image.

調査の概要

詳細な説明

A non-commercial computational model has been developed in-house to estimate the patient's anterior-posterior or lateral depth using the radiographic image and the known exposure factors with which it was undertaken. This model has been tested using single composition phantoms and found to be accurate. If it was found to be accurate for real clinical examinations, this would automate the measurement of patient size and give institutions the estimate of patient size required for local paediatric patient dose audit. In turn, this would provide the national data required to propose national reference values for paediatric x-ray examinations, which would give all institutions an important comparator for their performance. This would lead to optimisation in those sites most requiring it; nationally, paediatric x-ray imaging would improve in time.

This pilot study is necessary to determine if the computational model is accurate enough to be relied upon. Accuracy will be determined by comparing the estimate made by the computational model for each patient with an actual measurement of the patient's anterior-posterior abdomen depth made at the time of the examination.

研究の種類

観察的

入学 (実際)

20

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • Angus
      • Dundee、Angus、イギリス、DD1 9SY
        • NHS Tayside

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

17年歳以上 (子、大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

Ambulatory outpatients attending Ninewells Hospital's radiology department for an anterior-posterior abdomen x-ray examination

説明

Inclusion Criteria:

  • Adult
  • Referred to Ninewells Hospital for an anterior-posterior abdomen x-ray examination

Exclusion Criteria:

  • Patients unable to give consent
  • Patients who have had a contrast injection in the previous 24 hours
  • Patients suffering abdominal pain at the time of the examination

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
Patient cohort
20 patients referred to Ninewells Hospital radiology department for an anterior-posterior abdomen x-ray examination. All of these patients will have a measurement of their anterior-posterior depth before undergoing their x-ray examination. An estimate of their anterior-posterior depth will then be made from their x-ray image using the computational model.
A single measurement of the patient's anterior-posterior abdominal depth

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
Accuracy of the Computational Model
時間枠:2 months

The computational model was used to estimate the patient's anterior-posterior abdominal depth using the digital radiographic image, the exposure factors with which it was acquired and a priori knowledge relating to the x-ray unit and digital detector.

The outcome measure was the accuracy with which the computational model estimates the patient's anterior-posterior abdominal depth. It was determined by comparing the estimate to measured anterior-posterior abdominal depth (measured at the time of the x-ray examination). Results are expressed as a percentage deviation; a low % deviation is more accurate, a high % deviation less accurate.

2 months

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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捜査官

  • スタディチェア:Sarah Vinnicombe, MD、University of Dundee

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2018年3月13日

一次修了 (実際)

2018年5月7日

研究の完了 (実際)

2018年8月24日

試験登録日

最初に提出

2017年10月31日

QC基準を満たした最初の提出物

2017年11月13日

最初の投稿 (実際)

2017年11月14日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2019年6月11日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2019年6月10日

最終確認日

2019年6月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • 2017RA01

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?

いいえ

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

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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。

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