AI ベースのノイズ除去ソリューションを使用した超低線量胸部 CT の有効性
2022年5月30日 更新者：Bayarbaatar Bold、Intermed Hospital
深層学習技術に基づく革新的な CT ノイズ除去ソリューションを使用した超低線量胸部 CT の利用と有効性
この研究の主な目的は、肺の状態の検出率、電離放射線量の削減率、および深層学習技術に基づく革新的なベンダーニュートラルな CT ノイズ除去ソリューションと組み合わせた ULDCT の画質の状態を評価することです。
調査の概要
詳細な説明
肺がん関連の公衆衛生上の課題を考慮すると、モンゴルの高リスク コホートに対する信頼性の高い肺がんスクリーニング方法が必要です。
したがって、私たちの研究は、肺の状態の検出率、電離放射線量の削減率、およびさまざまな患者グループにおける人工知能ベースの CT ノイズ除去技術と組み合わせた ULDCT の画質の状態を評価することを目的としています。
研究の種類
介入
入学 (予想される)
200
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。
研究連絡先
- 名前：Bayarbaatar Bold, M.D
- 電話番号：976-99063486
- メール：bayarbaatar99@gmail.com
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Khulan Khurelsukh, M.D, MSc
- 電話番号：976-88010440
- メール：khulan.kh@intermed.mn
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 (アダルト、OLDER_ADULT)
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
説明
包含基準:
- 18歳以上の患者
- 全目的胸部CTを受けている患者
除外基準:
- 18歳未満
- 妊娠の疑い
- -胸部手術の履歴または胸部への金属製デバイスの配置
- CT中に呼吸を止めることができない
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：ランダム化
- 介入モデル：平行
- マスキング：四重
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
|---|---|
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ACTIVE_COMPARATOR：低線量胸部 CT スキャン
低線量胸部 CT を 30% 低い放射線量で受けました 介入: 放射線：低線量CT その他：画質解析 |
低線量胸部 CT を 30% 低い放射線量で受けました
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実験的：人工知能による超低線量 CT スキャン
介入: 放射線: 低線量 CT 画質 その他: 深層学習ベースのコントラスト ブースティング アルゴリズム |
放射線量を90％削減した超線量胸部CTを施行
深層学習ベースのコントラスト ブースティング アルゴリズム
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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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肺疾患の検出率
時間枠：データ収集後2週間以内
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盲検化されたレビュアーによる人工知能ベースの CT ノイズ除去ソリューションを使用した低線量胸部 CT および超線量胸部 CT での肺疾患の検出率
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データ収集後2週間以内
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造影剤投与量
時間枠：データ収集後2週間以内
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各患者に投与された造影剤の投与量
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データ収集後2週間以内
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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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画像のコントラスト
時間枠：データ収集後2週間以内
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5 段階評価 (1 ～ 5) の信号対ノイズ、ノイズ、およびエッジ上昇距離のスコアが高いほど、目立ちが良いことを示します。
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データ収集後2週間以内
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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。
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捜査官
- スタディチェア：Khulan Khurelsukh, M.D, MSc、Intermed Hospital
- 主任研究者：Delgerekh Sainjargal, M.D, MSc、Intermed Hospital
- 主任研究者：Bayarbaatar Bold, M.D、Intermed Hospital
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- National Lung Screening Trial Research Team; Aberle DR, Adams AM, Berg CD, Black WC, Clapp JD, Fagerstrom RM, Gareen IF, Gatsonis C, Marcus PM, Sicks JD. Reduced lung-cancer mortality with low-dose computed tomographic screening. N Engl J Med. 2011 Aug 4;365(5):395-409. doi: 10.1056/NEJMoa1102873. Epub 2011 Jun 29.
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- Health Development Center, WHO. Health Indicators 2019. Mongolian Health Development Center. http://hdc.gov.mn/media/uploads/202108/Eruul_mendiin_uzuulelt_2020.pdf (accessed Feb 14, 2022).
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- Afadzi M, Fossa K, Andersen HK, Aalokken TM, Martinsen ACT. Image Quality Measured From Ultra-Low Dose Chest Computed Tomography Examination Protocols Using 6 Different Iterative Reconstructions From 4 Vendors, a Phantom Study. J Comput Assist Tomogr. 2020 Jan/Feb;44(1):95-101. doi: 10.1097/RCT.0000000000000947.
- Zhang M, Qi W, Sun Y, Jiang Y, Liu X, Hong N. Screening for lung cancer using sub-millisievert chest CT with iterative reconstruction algorithm: image quality and nodule detectability. Br J Radiol. 2018 Oct;91(1090):20170658. doi: 10.1259/bjr.20170658. Epub 2017 Dec 5.
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 (予期された)
2022年6月15日
一次修了 (予期された)
2022年9月1日
研究の完了 (予期された)
2022年10月1日
試験登録日
最初に提出
2022年5月25日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年5月30日
最初の投稿 (実際)
2022年6月1日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2022年6月1日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年5月30日
最終確認日
2022年5月1日
詳しくは
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