ディープラーニングに基づくコンピューテーショナル イメージング研究
2022年7月21日 更新者：Xin Lou、Chinese PLA General Hospital
ピクセルレベル グラフの敵対的学習を使用した計算イメージング
深層学習に基づく計算イメージング研究
調査の概要
詳細な説明
現在の技術的課題、主題の開発と知識のアップグレードに基づいて、有害な医療事故の発生を回避し、診断プロセスを簡素化するために、人工知能は、トレーニングディープラーニングモデル、モデル入力としての CTA を構築することにより、選択の代替方法になりました動脈瘤の検出と診断による診断効率の向上、医療技術の発展の促進
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
1200
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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Beijing、中国、100853
- Chinese PLA General Hospital
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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～80年 (アダルト、OLDER_ADULT)
健康ボランティアの受け入れ
はい
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
さまざまな人々
説明
包含基準:
- 年齢: 18 ～ 80 歳。
- 層ごとの単純な CT と強化された CT を含む、血管の CT ペア画像データ。 2 時間範囲: 2010 年 1 月から 2021 年 12 月。
- スキャン部位: 頭、首、胸、腹部または腸骨の CT および CTA。
除外基準:
- 対になっていない CT 画像。
- 重度のアーチファクト CT 画像。
- 造影CTの失敗画像（動脈相を捉えられない、または動脈の発達が悪い、造影剤の流れが不十分など）
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
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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客観的評価
時間枠：30分
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SSIM\MAE インデックス評価の使用
|
30分
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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)
2021年11月1日
一次修了 (予期された)
2022年7月30日
研究の完了 (予期された)
2022年8月15日
試験登録日
最初に提出
2022年7月21日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年7月21日
最初の投稿 (実際)
2022年7月25日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2022年7月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年7月21日
最終確認日
2022年7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。