딥러닝 영상 재구성 알고리즘을 이용한 ULDCT에서 요로 결석 검출 (URO DLIR)
2020년 7월 24일 업데이트: Centre Hospitalier Universitaire, Amiens
딥러닝 영상 재구성 알고리즘을 이용한 초저선량 복부골반 CT 영상에서 요로 결석의 검출
요로 결석증은 전 세계적으로 발생률과 유병률이 증가하고 있으며 일부 환자는 여러 번 재발할 수 있습니다.
이러한 결석 관련 에피소드는 이온화 방사선이 필요한 여러 진단 검사로 이어질 수 있기 때문에 요로 결석증은 선량 감소 노력의 자연스러운 대상입니다.
이용 가능한 영상기법 중 민감도와 특이도가 가장 높은 복부골반 저선량 CT가 이 병리학에 가장 적합한 진단검사이다.
본 연구의 주요 목적은 요로결석증 환자에서 딥러닝 기반 재건술을 이용한 초저선량 CT의 진단 성능을 평가하는 것이다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (예상)
100
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Amiens, 프랑스, 80480
- 모병
- CHU Amiens
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연락하다:
- Cédric Renard, MD
- 전화번호: (33)322087537
- 이메일: renard.cedric@chu-amiens.fr
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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
18년 이상 (성인, OLDER_ADULT)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 연령 ≥ 18세,
- 요로 결석증을 확인하기 위해 복부골반 CT 또는 추적관찰을 위해 의뢰된 환자,
- 사회 보장 프로그램 가입,
- 상대방을 이해하고 표현하는 피험자의 능력
제외 기준:
- 연령 <18세,
- 후견인 또는 큐레이터,
- 임산부,
- CT에 대한 금기 사항
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: NA
- 중재 모델: 단일_그룹
- 마스킹: 없음
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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요로 결석 검출을 위한 DLIR 재구성을 사용한 저선량 CT와 DLIR 재구성을 사용하지 않은 저선량 CT 간의 정확도
기간: 1일차
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요로 결석의 검출을 위한 DLIR 재구성을 사용한 저선량 CT와 DLIR 재구성을 사용하지 않은 저선량 CT 사이의 정확도. 요로결석증 진단 또는 추적을 위해 복부골반 CT 검사를 위해 내과로 의뢰되고 연구 참여에 동의한 환자는 심층 학습 기반 재건을 통해 추가로 초저선량 획득(ULD, <1 mSv)을 받게 됩니다. (DLIR). |
1일차
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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)
2020년 7월 21일
기본 완료 (예상)
2022년 7월 1일
연구 완료 (예상)
2022년 7월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2020년 7월 24일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2020년 7월 24일
처음 게시됨 (실제)
2020년 7월 29일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2020년 7월 29일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2020년 7월 24일
마지막으로 확인됨
2020년 7월 1일
추가 정보
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