허혈성 심장 질환에서 딥러닝을 통한 이미지 재구성을 통한 자유 호흡 심장 Cine-MRI 시퀀스 평가 (CINEDL)
허혈성 심장 질환의 평가에서 고전적인 무호흡 Cine-MRI 시퀀스와 비교하여 딥러닝으로 개발된 이미지 재구성을 통한 자유 호흡 심장 Cine-MRI 시퀀스의 평가.
오늘날 MRI는 좌심실 용적 및 기능의 정밀한 평가를 위한 황금 표준이지만 획득 시간이 길고 동작 인공물, 특히 호흡 인공물을 생성하여 전체 심장 용적을 커버하기 위해 무호흡 상태에서 반복 시퀀스가 필요한 단점이 있습니다. . 이러한 무호흡은 허혈성 심장 질환이 있는 환자에서 달성하기 어려우며 이미지 저하, 반복 획득으로 인한 검사 기간 증가 및 따라서 진단 부정확성을 초래할 수 있습니다.
심장 방의 자동 분할을 위해 심장 MRI에서 이미 실제로 사용되는 인공 지능은 신속하고 정확한 측정으로 방사선학적 해석을 향상시킵니다. 인공 지능의 일부인 딥 러닝은 호흡 운동의 아티팩트를 극복하고 환자의 검사 조건을 개선하면서 진단 성능을 향상시키기 위해 자유 호흡에서 cine-MRI 시퀀스의 재구성을 허용합니다.
허혈성 심장 질환의 평가를 위해 심장 MRI를 위해 오는 환자는 프로토콜에 적격합니다. 환자가 참여에 동의하면 딥 러닝 기반 이미지 재구성을 통한 자유 호흡 심장 cine-MRI 시퀀스가 일반적인 프로토콜에 추가됩니다.
이 연구에서는 후속 조치가 필요하지 않습니다.
연구 개요
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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France
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Amiens, France, 프랑스, 80000
- CHU Amiens-Picardie
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
심장 MRI는 이 병리에 대한 일상적인 치료의 일부로 처방되는 검사 중 하나입니다. 환자가 허혈성 심장 질환에 대한 워크업에서 심장 MRI를 위해 올 때 환자는 검사 당일에 연구 참여에 동의하는지 묻습니다. 약속이 이루어지기 전에 정보 편지가 환자에게 발송됩니다.
참여에 동의하는 경우 딥 러닝 기반 이미지 재구성을 통한 자유 호흡 심장 cine-MRI 시퀀스가 일반적인 프로토콜에 추가됩니다.
설명
포함 기준:
- 나이 > 또는 = 18세
- 허혈성 심장 질환
- 피험자가 자신의 동의를 이해하고 표현할 수 있는 능력
- 사회보장제도 가입
제외 기준:
- 직경 70cm 미만 기계의 터널에 환자가 들어갈 수 없는 주요 비만(>140kg)
- 18세 미만
- 임산부
- 가돌리늄 킬레이트에 대한 알려진 알레르기
- 밀실 공포증
- MRI에 대한 금기 사항
- 부정맥
- 10초 이상의 무호흡을 참기 어려움
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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딥 러닝 재구성과 클래식 cine-MRI 시퀀스 간의 LVEF 측정 차이
기간: 5 분
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딥 러닝 재구성과 클래식 cine-MRI 시퀀스 간의 LVEF 측정 차이
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5 분
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공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
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
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- PI2021_843_0157
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
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