간의 병변 탐지 평가: 다양한 후처리 기술을 사용한 표준 방사선량과 낮은 방사선량
연구 개요
상태
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정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
상세 설명
주요 목표:
후처리 소프트웨어 ASIR(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction), ASIR-V, Veo 3.0(GE 버전의 MBIR(Model-based Iterative Reconstruction) 및 DLIR(Deep Learning Image Reconstruction)이 병변 검출을 보존할 수 있는지 평가합니다. 컴퓨터 단층촬영(CT)에 대한 감소된 방사선량에서 간 및 기타 영상 품질 측정.
보조 목표:
후처리 소프트웨어가 간 병변 검출과 표준 및 감소된 방사선량에서 이미지 품질에 대한 기타 측정을 향상시키는지 여부를 평가합니다.
DLIR 및 GSI DLIR 재구성이 정확도와 노이즈 감소와 같은 이미지 품질 지표 측면에서 다르게 수행되는지 여부를 평가합니다.
연구 유형
연구 유형
등록 (실제)
등록
단계
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
연구 연락처
- 이름: Corey T. Jensen, MD
- 전화번호: 713-745-3835
- 이메일: CJensen@mdanderson.org
연구 장소
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Texas
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Houston, Texas, 미국, 77030
- University of Texas MD Anderson Cancer Center
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참여기준
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 환자는 18세 이상 </=90세여야 합니다.
- 남성 및 임신하지 않은 여성
- 결장암 또는 대장암종의 병리학적으로 입증된 진단
- 가장 최근 CT 검사에서 발생한 간 전이
- IV 조영제를 사용하여 표준 치료 CT 복부 검사 계획
제외 기준:
- 환자는 사전 동의를 할 수 없습니다
- 환자는 CT 검사를 받을 수 없습니다
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 하나의
팔의 수
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
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실험적: 컴퓨터 단층촬영 스캔 - 50% 선량 감소
참가자들은 결장암종 재병기 결정을 위한 일상적인 표준 치료 CT 검사를 받은 후 50% 용량 감량으로 간을 추가로 스캔합니다.
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참가자들은 결장암종 재병기 결정을 위한 일상적인 표준 치료 CT 검사를 받은 후 50% 용량 감량으로 간을 추가로 스캔합니다.
다른 이름들:
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실험적: 컴퓨터 단층촬영 - 70% 선량 감소
참가자는 결장암종 재병기 결정을 위한 일상적인 표준 치료 CT 검사를 받은 후 70% 선량 감량으로 간을 추가로 스캔합니다.
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참가자는 결장암종 재병기 결정을 위한 일상적인 표준 치료 CT 검사를 받은 후 70% 선량 감량으로 간을 추가로 스캔합니다.
다른 이름들:
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실험적: 딥러닝 이미지 재구성(DLIR)
DLIR은 단일(SE) 및 이중/다중 에너지(DE) CT 스캐닝 모드에서 모두 사용할 수 있습니다.
DLIR SECT와 DLIR DECT 재구성은 아직 비교되지 않았습니다.
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참가자는 인공 지능 소프트웨어 및 영상 기술 없이 표준 진료 영상을 받습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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전이 검출 정확도
기간: 1 일
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1차 평가변수는 각 환자의 전이 감지 정확도 상태이며, 여기서 '진실 판독기'(맹인 방사선 전문의와는 별개)가 검토한 진료 스캔 표준이 최적 기준 역할을 합니다.
환자의 병변이 "진실 독자" 또는 맹인 독자의 합의에 의해 전이로 진단되는 경우, 해당 환자는 각각 진양성 및 진단 양성으로 간주됩니다.
표준 CT의 기대 정확도는 95%이며, 저선량 CT 검출은 정확도가 85% 이상이면 열등하지 않은 것으로 간주됩니다.
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1 일
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공동 작업자 및 조사자
수사관
수사관
- 수석 연구원: Corey T. Jensen, MD, M.D. Anderson Cancer Center
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Jensen CT, Gupta S, Saleh MM, Liu X, Wong VK, Salem U, Qiao W, Samei E, Wagner-Bartak NA. Reduced-Dose Deep Learning Reconstruction for Abdominal CT of Liver Metastases. Radiology. 2022 Apr;303(1):90-98. doi: 10.1148/radiol.211838. Epub 2022 Jan 11.
- Jensen CT, Wagner-Bartak NA, Vu LN, Liu X, Raval B, Martinez D, Wei W, Cheng Y, Samei E, Gupta S. Detection of Colorectal Hepatic Metastases Is Superior at Standard Radiation Dose CT versus Reduced Dose CT. Radiology. 2019 Feb;290(2):400-409. doi: 10.1148/radiol.2018181657. Epub 2018 Nov 27.
유용한 링크
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
기본 완료 (추정된)
기본 완료
연구 완료 (추정된)
연구 완료
연구 등록 날짜
최초 제출
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QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
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연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- 2016-1135
- NCI-2018-01272 (기타 식별자: NCI-CTRP Clinical Trials Reporting Registry)
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
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