폐 영상에서 X-Ray CT를 위한 모델 기반 영상 재구성
연구 개요
상태
상태
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
상세 설명
연구 유형
연구 유형
등록 (실제)
등록
단계
단계
- 1단계
연락처 및 위치
연구 장소
-
-
Michigan
-
Ann Arbor, Michigan, 미국, 48109
- University of Michigan Hospital
-
-
참여기준
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
1. 18세 이상 2. 사전 동의를 배제할 수 있는 의학적 또는 정신과적 상태가 없음
-
제외 기준:
- 30분 동안 팔을 머리 위로 올리고 똑바로 누워 있을 수 없습니다.
- 가슴이나 등의 금속 임플란트 또는 금속 장치.
- 전리 방사선과 관련된 다른 연구 실험에 참여
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 기초 과학
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 하나의
팔의 수
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: CT 이미징 및 재건
이미지 품질을 개선하고 선량을 줄임으로써 X선 CT 폐 영상을 개선할 MBIR(모델 기반 이미지 재구성) 방법을 개발합니다.
|
환자는 CT 흉부/폐 스캔에서 얻은 사이노그램을 저장하고 사용할 수 있는 권한에 동의합니다. 사이노그램은 비식별화되어 저장을 위해 아카이브 시스템으로 전송됩니다. 나중에 MBIR(모델 기반 이미지 재구성)을 사용하여 처리하기 위해 컴퓨터로 내보냅니다. 새로 처리된 이미지는 맹인 독자가 읽을 수 있습니다. 이미지의 품질을 검토하여 현재 사용 중인 소프트웨어로 생성된 CT 이미지만큼 가독성이 높고 정확한지 판단합니다. |
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
CT 영상 품질 향상을 위한 컴퓨터 프로그램 개발
기간: 6 년
|
사이노그램은 아카이브 시스템에 의해 검색되고 이미지 품질을 개선(노이즈 감소, 공간 해상도 향상, 아티팩트 감소)하는 MBIR(모델 기반 이미지 재구성) 방법으로 처리됩니다. 우리는 이미지 품질을 양적 및 질적으로 평가할 것입니다. 우리는 MBIR(모델 기반 이미지 재구성) 방법의 일상적인 임상 사용을 가능하게 하는 알고리즘 가속을 위한 방법을 개발하고 벤치마킹하기를 희망합니다. |
6 년
|
공동 작업자 및 조사자
협력자
협력자
수사관
수사관
- 수석 연구원: Jeffrey Fessler, PhD, University of Michigan Hospital
- 수석 연구원: Jeffrey Fessler, PhD, University of Michigan
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작
연구 시작
기본 완료 (실제)
기본 완료
연구 완료 (실제)
연구 완료
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (추정)
처음 게시됨
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정)
마지막 업데이트 게시됨
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .