기존 방사선 영상에서 컴퓨터를 이용한 검출 및 진단 기법 개발 및 평가
배경:
방사선 영상은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 그들은 또한 더 자주 사용되고 있습니다. 의료진은 데이터에 압도당합니다. CAD(Computer Aided Detection) 및 진단을 통해 의료 서비스를 개선할 수 있습니다. 연구자들은 CAD를 사용하는 방법을 만들고 테스트하기를 원합니다. 이를 위해 임상 센터 진단 방사선과의 데이터를 사용하려고 합니다.
목적:
병변을 정확하게 감지하고 특성화하는 알고리즘과 소프트웨어를 만들고 해부학을 모델링하고 방사선 연구에서 질병을 모니터링합니다.
적임:
1953년 7월 6일 이후 종료일 없이 임상센터의 임상 PACS(사진 보관 시스템)에 저장된 방사선 검사를 가진 모든 연령대의 사람들. 모든 종류의 표적 병변을 가진 사람들이 포함될 것입니다.
설계:
이 연구는 기존 데이터를 사용합니다. 참가자는 모든 연령대의 남성과 여성을 포함합니다. NIH 데이터베이스에서 키워드 검색을 통해 선택됩니다.
사용되는 데이터에는 CT, MRI, 초음파 및 기타 이미지가 포함될 수 있습니다. 여기에는 참가자의 이름, 생년월일 및 시험 날짜가 포함될 수 있습니다. 의사, 방사선 전문의 및 병원의 이름이 포함될 수 있습니다. 연령, 성별, 인종, 질병 및 치료와 같은 데이터가 사용될 수 있습니다. 차트 또는 연구의 다른 데이터를 사용할 수 있습니다.
신체의 모든 장기에 대한 영상 데이터를 연구합니다.
데이터는 컴퓨터와 서버에 보관됩니다. 장비는 암호로 보호됩니다. 인쇄물은 잠긴 방에 보관됩니다.
이 연구는 10년 동안 지속될 것입니다.
연구 개요
상태
정황
상세 설명
연구 설명:
이 연구는 인공 지능 기술을 사용하여 방사선 진단을 개선합니다.
목적:
방사선 이미징을 개선하기 위한 컴퓨터 지원 감지 기술 개발.
연구 모집단:
최대 1,000,000명의 NIH 임상 센터 환자.
연구를 수행하는 사이트/시설에 대한 설명:
NIH 임상 센터
연구 기간:
10 년
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Maryland
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Bethesda, Maryland, 미국, 20892
- National Institutes of Health Clinical Center
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
- 포함 기준:
- 종료일 없이 1953년 7월 6일부터 찍은 임상 센터의 임상 PACS(사진 보관 시스템)에서 이용 가능한 모든 방사선 검사.
- 모든 연령대의 남성과 여성.
- 모든 종류의 표적 병변이 있는 환자가 포함됩니다.
- 대상 병변이 없는 환자는 컴퓨터 지원 감지 또는 진단 알고리즘의 특이성을 결정하기 위해 포함됩니다.
제외 기준:
없음
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
|---|
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1/모든 과목
데이터는 모든 주제에 대한 기본 연구에서 파생됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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방사선 영상 개선을 위한 Computer Aided Detection 기술 개발
기간: 연구 종료
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방사선 영상 개선을 위한 Computer Aided Detection 기술 개발
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연구 종료
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Ronald M Summers, M.D., National Institutes of Health Clinical Center (CC)
간행물 및 유용한 링크
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
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