深層学習画像再構成アルゴリズム (DLIR) を使用した超低線量胸部 CT スキャンでの肺結節の検出と容積測定 (DLIRTHORAX)
2026年6月10日 更新者：Centre Hospitalier Universitaire, Amiens
肺結節の検出に深層学習ベースの再構成を使用して、超低線量 CT の診断性能を評価します。
調査の概要
詳細な説明
- 背景: 肺がんは、がんによる死亡の主な原因です。 肺結節を有する患者は、診断およびフォローアップの目的で複数のコンピューター断層撮影 (CT) 検査を受けることがよくあります。
- 目的: この研究の主な目的は、肺結節の検出における深層学習ベースの再構成を使用した超低線量 CT の診断性能を評価することです。
- 要約: 最近の進歩にもかかわらず、肺がんは、外科的に治癒できない進行した段階で診断されることが多いため、世界中で最も一般的に診断されるがんであり、がんによる死亡の主な原因となっています。 それにもかかわらず、肺がんの早期発見は外科的切除を可能にし、根治的治療と生存の最良のチャンスを提供します。 現在、フランスにはスクリーニングプログラムはありませんが、危険因子に応じて個別のスクリーニングを実施できます。 毎年多くの肺結節が発見されますが、そのほとんどは良性です。 課題は、多数の良性病変から悪性病変を区別することです。 最も効果的な基準の 1 つは、結節のサイズと成長を評価するために電離放射線を必要とする複数のフォローアップ検査につながる結節の倍加時間です。 同等の診断性能で放射線を削減するために、CT メーカーは現在多大な努力を払っています。 肺結節の検査またはフォローアップのために非造影低線量胸部 CT (LD CT) のために当科に紹介され、研究への参加に同意した患者は、追加の超低線量取得 (ULDCT) を受けます。 、<0.25 mSv、標準の 2 ビュー胸部 X 線と同様)、深層学習ベースの再構成 (DLIR) を使用します。 この研究の主な目的は、肺結節の検出のための ULD と LD CT プロトコル間の診断性能を評価することです。 線量削減の影響は、これに関連して評価されます。 各検査のデータは、他の検査の結果から盲目的に解釈されます。 研究のためのフォローアップは必要ありません。
研究の種類
介入
入学 (実際)
70
段階
- 適用できない
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
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France
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Amiens、France、フランス、80000
- CHU Amiens-Picardie
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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
18年歳以上 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
包含基準:
- 年齢 18 歳以上、
- -肺結節の検査またはフォローアップのために非造影胸部CTに紹介された患者、
- 社会保障プログラムへの加入、
- 対象者が反対を理解し、表明する能力
除外基準:
- 年齢 <18 歳、
- 後見人または保佐人、
- 妊婦、
- -CTの禁忌
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
- 主な目的：診断
- 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：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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他の：超低線量CT
すべての検査は定期的なケアの一部です。
ULD CT プロトコルの追加は、造影剤の注入を必要とせず、検査の期間を延長しません。
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すべての検査は定期的なケアの一部です。
ULD CT プロトコルの追加は、造影剤の注入を必要とせず、検査の期間を延長しません。
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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
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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診断精度
時間枠：0日目
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この研究は、低線量 CT 参照プロトコルと比較して、肺結節の検出に DLIR 再構成を使用した超低線量 CT の診断精度 (感度と特異性) を調査することを目的としていました。
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0日目
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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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画質
時間枠：0日目
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0日目
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肺結節の体積
時間枠：0日目
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低線量CTと超低線量CTで得られた画像の肺結節体積の違い。
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0日目
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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)
2020年7月22日
一次修了 (実際)
2022年3月4日
研究の完了 (実際)
2022年3月4日
試験登録日
最初に提出
2020年7月15日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年7月20日
最初の投稿 (実際)
2020年7月22日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026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
2026年6月10日
最終確認日
2026年6月1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。