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新生児バイモーダル MR-CT 頭部テンプレート (Biomodal)

2018年9月14日 更新者:Centre Hospitalier Universitaire, Amiens

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

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

観察的

入学 (実際)

150

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

1日~2ヶ月 (子)

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

サンプリング方法

非確率サンプル

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

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

  • 観測モデル:ケースのみ
  • 時間の展望:回顧

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
学期
正期産児の CT スキャンおよび MRI 画像 50 枚
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
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
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
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
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

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
CTスキャン画像
時間枠:2ヶ月
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。
2ヶ月

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。

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)

2016年1月1日

一次修了 (実際)

2016年1月1日

研究の完了 (実際)

2017年1月1日

試験登録日

最初に提出

2018年9月14日

QC基準を満たした最初の提出物

2018年9月14日

最初の投稿 (実際)

2018年9月17日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2018年9月17日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2018年9月14日

最終確認日

2018年9月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

その他の研究ID番号

  • PI2017_843_0047

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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