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デュアル低線量 CTA における深層学習再構成アルゴリズム

2024年4月16日 更新者：Hao Tang

デュアル低線量CT血管イメージングにおける深層学習再構成アルゴリズムの評価

この観察研究の目的は、二重低線量 CTA の画質と診断性能に対する深層学習画像再構成の影響を評価することです。 この研究が答えようとしている主な質問は、二重低線量 CTA における深層学習画像再構成の実現可能性を探ることです。

調査の概要

状態

募集

条件

介入・治療

詳細な説明

  1. 標準用量群と二重低用量群の両方で頭頸部 CTA、冠状動脈 CTA、腹部 CTA を受けた患者からの生データが含まれていました。
  2. フィルター逆投影、反復再構成、深層学習再構成などの手法が実行されました。
  3. 二重低線量 CTA における深層学習再構成の実現可能性を画質と診断性能に基づいて評価しました。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

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。

研究連絡先

  • 名前：Youfa M Tang, Doctor
  • 電話番号：8613554101223
  • メール：1525573397@qq.com

研究連絡先のバックアップ

研究場所

  • 中国
    • Hubei
      • Wuhan、Hubei、中国、430000
        • 募集
        • Tongji Hospital affiliated to Tongji Medical College of Huazhong University of Science and Technology
        • コンタクト：

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

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

サンプリング方法

確率サンプル

調査対象母集団

CT血管画像検査を受ける健康な成人または病気の成人

説明

包含基準:

  • 脳卒中、冠状動脈性心疾患および腹部炎症性疾患、および腹部腫瘍による頭頸部 CTA、冠状動脈 CTA、および腹部 CTA を患っている患者。

除外基準:

  • 年齢<18歳、妊娠、ヨード造影剤に対するアレルギー反応、腎不全、重度の甲状腺機能亢進症。

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
標準用量群
従来の用量の頭頸部 CTA、冠状動脈 CTA、腹部 CTA を受けた 400 人の患者からの生データが含まれていました。 フィルタリングされた逆投影、反復、深層学習の再構成が実行されました。 従来線量の CTA 患者におけるディープラーニング再構成が画質と診断性能に及ぼす影響を評価する。
診断テスト：ディープラーニング画像再構成
深層学習画像再構成 (DLIR) は、近年新しく開発された人工知能のノイズ低減アルゴリズムです。 大量の高品質FBPデータセットをトレーニングしてノイズと信号を区別することを学習し、選択的にノイズを低減し、低品質の画像データで高品質の画像を再構成します。
二重低用量群
低管電圧と造影剤による頭頸部 CTA、冠状動脈 CTA、および腹部 CTA を有する 800 人の患者からの生データが含まれていました。 フィルタリングされた逆投影、反復、深層学習の再構成が実行されました。 二重低線量CTA患者の画質と診断性能に対する深層学習再構成の影響を評価する。
診断テスト：ディープラーニング画像再構成
深層学習画像再構成 (DLIR) は、近年新しく開発された人工知能のノイズ低減アルゴリズムです。 大量の高品質FBPデータセットをトレーニングしてノイズと信号を区別することを学習し、選択的にノイズを低減し、低品質の画像データで高品質の画像を再構成します。

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
特異性と感度は、受信機の動作特性曲線の最適なカットオフ値を通じて計算されます。
時間枠：2026.1
特異度および感度は、2 つのグループ間の診断精度を比較する目的で、受信者動作特性曲線からの最適カットオフ値を使用して、標準用量グループと 2 倍低用量グループで別々に計算されました。
2026.1

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
画像のCT値とノイズから算出したS/N比
時間枠：2026.1
画像 CT 値とノイズを使用して、標準線量グループと 2 倍低線量グループの信号対ノイズ比を個別に計算し、2 つのグループ間の画質を評価しました。
2026.1

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。

スポンサー

Hao Tang

捜査官

  • 主任研究者：Hao Tang, Doctor、Tongji Hospital

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)

2023年6月1日

一次修了 (推定)

2025年12月1日

研究の完了 (推定)

2026年3月1日

試験登録日

最初に提出

2024年4月11日

QC基準を満たした最初の提出物

2024年4月16日

最初の投稿 (実際)

2024年4月18日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2024年4月18日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2024年4月16日

最終確認日

2024年4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

  • 102122

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

IPD プランの説明

参加者のプライバシーを保護するため、参加者の同意が得られるまで関連データは共有されません。

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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