CT 이미지의 PixelShine 대 IR(반복 재구성) 처리
2017년 6월 26일 업데이트: AlgoMedica, Inc.
반복적 재구성 소프트웨어와 기계 학습(AlgoMedica PixelShine) 소프트웨어로 후처리된 저방사선량 영상의 품질을 비교하는 CT 영상 데이터의 전향적 검토
이 연구에서는 매우 낮은 선량의 방사선으로 획득하고 상용 소프트웨어로 처리한 CT 이미지와 PixelShine 처리한 이미지의 품질을 비교할 것입니다.
그것은 잠재적으로 이미징 시설이 CT 이미지의 선명도를 희생하지 않고 더 낮은 선량의 방사선을 사용하여 CT 스캔을 획득할 수 있도록 합니다.
저선량 방사선으로 고품질 CT 이미지를 획득하는 것은 환자의 안전을 향상시킬 수 있는 잠재력이 있으며 이미징 관행에 중요한 영향을 미칩니다.
연구 개요
상태
상태
알려지지 않은
정황
정황
상세 설명
표준 치료의 일부로 CT 스캔을 받는 환자는 기존 선량 CT 스캔 전에 초저선량 방사선을 사용하여 추가로 5분간 영상을 촬영하는 데 동의해야 합니다. 전향적 검토는 흉부 CT 스캔과 복부 CT 스캔의 두 코호트에서 수행됩니다.
익명화된 이미지는 기존 CT 소프트웨어로 처리되고 기계 학습 기반 PixelShine으로 처리된 동일한 이미지와 비교됩니다. 보드 인증 방사선 전문의가 이미징 데이터의 노이즈 및 시각적 품질을 평가합니다.
연구 환자는 연구에 참여함으로써 표준 CT 스캔보다 약 10% 더 많은 선량을 받게 됩니다. 이 연구와 관련하여 알려진 단기 안전성 문제는 없습니다. 연구 관련 초저선량 방사선은 기존의 X-선 촬영에 사용되는 수준보다 훨씬 낮습니다. 이 연구는 검토 과정의 일부로 방사선 안전 위원회의 승인을 받았습니다.
연구 유형
연구 유형
중재적
등록 (예상)
등록
20
단계
단계
- 해당 없음
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
18년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 환자는 18세 이상이어야 합니다.
- 환자는 이 프로젝트에 참여하는 데 동의할 수 있고 동의해야 합니다.
- 환자는 표준 진료 CT 스캔 일정을 잡게 됩니다.
제외 기준:
- 이 연구는 특정 질병이나 특정 환자 모집단을 조사하지 않습니다. 단지 알고메디카의 PixelShine 소프트웨어로 후처리한 낮은 방사선 피폭에서 얻은 이미지를 기존 방식으로 처리된 이미지와 검사하고 비교합니다.
- 다른 모든 환자는 제외됩니다.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
팔의 수
2
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
|---|---|
|
활성 비교기: 흉부 CT
기존 처리 대 PixelShine 처리
|
기계 학습 알고리즘
반복 재구성 소프트웨어
|
|
활성 비교기: 복부 CT
기존 처리 대 PixelShine 처리
|
기계 학습 알고리즘
반복 재구성 소프트웨어
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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이미지 노이즈 감소로 평가되는 시각적 이미지 품질
기간: 학습 완료까지 평균 1개월
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이미지 노이즈 비교
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학습 완료까지 평균 1개월
|
2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
검출된 병변의 크기로 평가된 이미지 해상도
기간: 학습 완료까지 평균 1개월
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감지 가능한 물체의 최소 크기 결정
|
학습 완료까지 평균 1개월
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
협력자
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (예상)
연구 시작
2017년 8월 1일
기본 완료 (예상)
기본 완료
2017년 10월 1일
연구 완료 (예상)
연구 완료
2017년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2016년 11월 5일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2017년 1월 24일
처음 게시됨 (추정)
처음 게시됨
2017년 1월 27일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
2017년 6월 28일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2017년 6월 26일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2017년 6월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- ALG-002
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
예
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
예
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