딥러닝 재구성을 이용한 고해상도 HBA-MRI
2023년 5월 15일 업데이트: Jeong Min Lee, Seoul National University Hospital
간 병변이 의심되는 환자의 복부 고해상도 Gd-EOB-DTPA 강화 MRI의 AIRTM 딥 러닝 재구성: 이미지 품질 평가
본 연구는 Gd-EOB-DTPA 강화 간 MRI를 시행한 환자를 대상으로 동일한 데이터로부터 기존의 재구성된 MRI 시퀀스와 딥러닝으로 재구성된 MRI 시퀀스 간의 이미지 품질을 비교하는 것을 목표로 합니다.
AIR™ 딥 러닝 시퀀스는 T2 강조 영상(T2WI), T1 강조 영상, 확산 강조 영상(DWI) 등 다양한 MRI 시퀀스에 적용할 수 있습니다.
우리는 재구성된 두 이미지 데이터 세트 간의 이미지 품질에 대한 개인 간 비교를 수행할 계획입니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (실제)
52
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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Seoul, 대한민국
- Seoul National University Hospital
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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
20년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
설명
포함 기준:
- 20세 이상
- 우리 기관의 3T 스캐너(Premier, GE Healthcare)에서 Gd-EOB-DTPA 강화 간 MRI 예정
- 서명된 동의서
제외 기준:
- 20세 미만
- Gd-EOB-DTPA 강화 MRI의 절대/상대 대비 표시
- Gd-EOB-DTPA 투여 후 일시적인 호흡곤란의 병력
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: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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다른: 기존 이미지 재구성
Gd-EOB-DTPA 강화 간 MRI 이미지는 기존의 이미지 재구성 알고리즘을 사용하여 재구성됩니다.
검사 후 MRI 콘솔에서 자동으로 생성됩니다.
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Gd-EOB-DTPA 강화 MRI는 T2 강조 영상(T2WI), 확산 강조 영상(DWI) 및 조영 전 T1 강조 영상(T1WI), 동적 T1WI(동맥, 문맥 및 과도기) 및 간담도기로 구성됩니다.
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활성 비교기: 딥 러닝 이미지 재구성
Gd-EOB-DTPA 강화 간 MRI 이미지는 딥 러닝 기반 이미지 재구성 알고리즘(AIRTM)을 사용하여 재구성됩니다. 기존 이미지와 별도로 추가 생성됩니다. 이미지를 얻기 위해 기존 이미지 재구성에 사용되는 것과 동일한 MRI 원시 데이터를 사용합니다. |
Gd-EOB-DTPA 강화 MRI는 T2 강조 영상(T2WI), 확산 강조 영상(DWI) 및 조영 전 T1 강조 영상(T1WI), 동적 T1WI(동맥, 문맥 및 과도기) 및 간담도기로 구성됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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동맥기의 전반적인 이미지 품질
기간: 등록 완료 후 3개월
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5점 척도에서 동맥 단계의 정성적 평가(가장 높은 점수는 더 나은 이미지 품질을 나타냄)
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등록 완료 후 3개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
수사관
- 수석 연구원: Jeong Min Lee, MD, Seoul National University Hospital
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)
2022년 1월 10일
기본 완료 (실제)
2022년 3월 30일
연구 완료 (예상)
2023년 9월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2021년 12월 16일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 1월 6일
처음 게시됨 (실제)
2022년 1월 10일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 5월 16일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 5월 15일
마지막으로 확인됨
2023년 5월 1일
추가 정보
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