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Estimating Patient Size From a Single Radiograph (VocMepAdar)

2019년 6월 10일 업데이트: Mark Worrall, NHS Tayside

Validation of a Computational Model to Estimate Patient Anterior-posterior Dimension From an Abdominal Radiograph

A computational model has been created to estimate the abdominal depth of a patient from a single x-ray image. The model has been tested using phantoms and found to be accurate; this study aims to test the accuracy of the model with patients and in a clinical setting.

This will be achieved by enrolling patient's who have already been referred for an anterior-posterior abdomen x-ray examination to the trial, taking a physical measurement of their anterior-posterior abdominal depth and then comparing this measured value with a value as estimated using the computational model based on the patient's x-ray image.

연구 개요

상세 설명

A non-commercial computational model has been developed in-house to estimate the patient's anterior-posterior or lateral depth using the radiographic image and the known exposure factors with which it was undertaken. This model has been tested using single composition phantoms and found to be accurate. If it was found to be accurate for real clinical examinations, this would automate the measurement of patient size and give institutions the estimate of patient size required for local paediatric patient dose audit. In turn, this would provide the national data required to propose national reference values for paediatric x-ray examinations, which would give all institutions an important comparator for their performance. This would lead to optimisation in those sites most requiring it; nationally, paediatric x-ray imaging would improve in time.

This pilot study is necessary to determine if the computational model is accurate enough to be relied upon. Accuracy will be determined by comparing the estimate made by the computational model for each patient with an actual measurement of the patient's anterior-posterior abdomen depth made at the time of the examination.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

20

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • Angus
      • Dundee, Angus, 영국, DD1 9SY
        • NHS Tayside

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

17년 이상 (어린이, 성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

Ambulatory outpatients attending Ninewells Hospital's radiology department for an anterior-posterior abdomen x-ray examination

설명

Inclusion Criteria:

  • Adult
  • Referred to Ninewells Hospital for an anterior-posterior abdomen x-ray examination

Exclusion Criteria:

  • Patients unable to give consent
  • Patients who have had a contrast injection in the previous 24 hours
  • Patients suffering abdominal pain at the time of the examination

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
Patient cohort
20 patients referred to Ninewells Hospital radiology department for an anterior-posterior abdomen x-ray examination. All of these patients will have a measurement of their anterior-posterior depth before undergoing their x-ray examination. An estimate of their anterior-posterior depth will then be made from their x-ray image using the computational model.
A single measurement of the patient's anterior-posterior abdominal depth

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Accuracy of the Computational Model
기간: 2 months

The computational model was used to estimate the patient's anterior-posterior abdominal depth using the digital radiographic image, the exposure factors with which it was acquired and a priori knowledge relating to the x-ray unit and digital detector.

The outcome measure was the accuracy with which the computational model estimates the patient's anterior-posterior abdominal depth. It was determined by comparing the estimate to measured anterior-posterior abdominal depth (measured at the time of the x-ray examination). Results are expressed as a percentage deviation; a low % deviation is more accurate, a high % deviation less accurate.

2 months

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

수사관

  • 연구 의자: Sarah Vinnicombe, MD, University of Dundee

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 (실제)

2018년 3월 13일

기본 완료 (실제)

2018년 5월 7일

연구 완료 (실제)

2018년 8월 24일

연구 등록 날짜

최초 제출

2017년 10월 31일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2017년 11월 13일

처음 게시됨 (실제)

2017년 11월 14일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2019년 6월 11일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2019년 6월 10일

마지막으로 확인됨

2019년 6월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • 2017RA01

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

아니

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