AI 기반 노이즈 제거 솔루션을 통한 초저선량 흉부 CT의 효과
2022년 5월 30일 업데이트: Bayarbaatar Bold, Intermed Hospital
딥러닝 기술 기반의 혁신적인 CT 노이즈 제거 솔루션을 이용한 초저선량 흉부 컴퓨터 단층촬영의 활용 및 효과
이 연구의 주요 목적은 딥 러닝 기술을 기반으로 혁신적인 벤더 중립적 CT 노이즈 제거 솔루션과 결합된 ULDCT의 폐 상태 감지율, 전리 방사선 선량 감소 비율 및 이미지 품질 상태를 평가하는 것입니다.
연구 개요
상세 설명
폐암 관련 공중 보건 문제를 고려할 때 몽골의 고위험 코호트에 대한 신뢰할 수 있는 폐암 검진 방법이 필요합니다.
이에 본 연구에서는 다양한 환자군을 대상으로 인공지능 기반 CT 잡음 제거 기술과 결합된 ULDCT의 폐 질환 검출률, 전리방사선 선량 감소율, 영상 품질 상태를 평가하고자 한다.
연구 유형
중재적
등록 (예상)
200
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Bayarbaatar Bold, M.D
- 전화번호: 976-99063486
- 이메일: bayarbaatar99@gmail.com
연구 연락처 백업
- 이름: Khulan Khurelsukh, M.D, MSc
- 전화번호: 976-88010440
- 이메일: khulan.kh@intermed.mn
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:
- 만 18세 이상의 환자
- 모든 목적으로 CT Chest를 받는 환자
제외 기준:
- 18세 미만
- 임신에 대한 모든 의심
- 흉부 수술 이력 또는 흉부에 금속 장치 배치
- CT 중 호흡을 참을 수 없음
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: 무작위
- 중재 모델: 평행한
- 마스킹: 네 배로
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
ACTIVE_COMPARATOR: 저선량 흉부 CT 스캔
30% 낮은 방사선량으로 저선량 흉부 CT를 받았습니다. 개입: 방사선: 저선량 CT 기타: 영상 품질 분석 |
30% 낮은 방사선량으로 저선량 흉부 CT를 받았습니다.
|
|
실험적: 인공지능을 이용한 초저선량 CT 스캔
개입: 방사선: 저방사선량 CT 이미지 품질 기타: 딥러닝 기반 대비 부스팅 알고리즘 |
90% 낮은 방사선 선량으로 초선량 흉부 CT를 받았습니다.
딥러닝 기반 콘트라스트 부스팅 알고리즘
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
폐질환 진단율
기간: 자료 수집 후 2주 이내
|
블라인드 리뷰어에 의한 인공지능 기반 CT 노이즈 제거 솔루션을 이용한 저선량 흉부 CT 및 고선량 흉부 CT의 폐 상태 감지율
|
자료 수집 후 2주 이내
|
|
조영제 투여량
기간: 자료 수집 후 2주 이내
|
각 환자에게 투여된 조영제 용량
|
자료 수집 후 2주 이내
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
이미지 대비
기간: 자료 수집 후 2주 이내
|
점수가 높을수록 5점 척도(1-5)에서 신호 대 잡음, 잡음 및 가장자리 상승 거리가 더 잘 보입니다.
|
자료 수집 후 2주 이내
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 연구 의자: Khulan Khurelsukh, M.D, MSc, Intermed Hospital
- 수석 연구원: Delgerekh Sainjargal, M.D, MSc, Intermed Hospital
- 수석 연구원: Bayarbaatar Bold, M.D, Intermed Hospital
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- National Lung Screening Trial Research Team; Aberle DR, Adams AM, Berg CD, Black WC, Clapp JD, Fagerstrom RM, Gareen IF, Gatsonis C, Marcus PM, Sicks JD. Reduced lung-cancer mortality with low-dose computed tomographic screening. N Engl J Med. 2011 Aug 4;365(5):395-409. doi: 10.1056/NEJMoa1102873. Epub 2011 Jun 29.
- International Agency for Research on Cancer. Global Cancer Observatory: cancer today. World Health Organization. https://gco.iarc.fr/today (accessed Feb 14, 2022).
- Health Development Center, WHO. Health Indicators 2019. Mongolian Health Development Center. http://hdc.gov.mn/media/uploads/202108/Eruul_mendiin_uzuulelt_2020.pdf (accessed Feb 14, 2022).
- WHO global report. WHO global report on mortality attributable to tobacco. 2012
- Zheng W, McLerran DF, Rolland BA, Fu Z, Boffetta P, He J, Gupta PC, Ramadas K, Tsugane S, Irie F, Tamakoshi A, Gao YT, Koh WP, Shu XO, Ozasa K, Nishino Y, Tsuji I, Tanaka H, Chen CJ, Yuan JM, Ahn YO, Yoo KY, Ahsan H, Pan WH, Qiao YL, Gu D, Pednekar MS, Sauvaget C, Sawada N, Sairenchi T, Yang G, Wang R, Xiang YB, Ohishi W, Kakizaki M, Watanabe T, Oze I, You SL, Sugawara Y, Butler LM, Kim DH, Park SK, Parvez F, Chuang SY, Fan JH, Shen CY, Chen Y, Grant EJ, Lee JE, Sinha R, Matsuo K, Thornquist M, Inoue M, Feng Z, Kang D, Potter JD. Burden of total and cause-specific mortality related to tobacco smoking among adults aged >/= 45 years in Asia: a pooled analysis of 21 cohorts. PLoS Med. 2014 Apr 22;11(4):e1001631. doi: 10.1371/journal.pmed.1001631. eCollection 2014 Apr.
- Fourth national STEPS Survey on the Prevalence of Noncommunicable Disease and Injury Risk Factors-2019. World Health Organization.
- Smith-Bindman R, Lipson J, Marcus R, Kim KP, Mahesh M, Gould R, Berrington de Gonzalez A, Miglioretti DL. Radiation dose associated with common computed tomography examinations and the associated lifetime attributable risk of cancer. Arch Intern Med. 2009 Dec 14;169(22):2078-86. doi: 10.1001/archinternmed.2009.427.
- de Koning HJ, van der Aalst CM, de Jong PA, Scholten ET, Nackaerts K, Heuvelmans MA, Lammers JJ, Weenink C, Yousaf-Khan U, Horeweg N, van 't Westeinde S, Prokop M, Mali WP, Mohamed Hoesein FAA, van Ooijen PMA, Aerts JGJV, den Bakker MA, Thunnissen E, Verschakelen J, Vliegenthart R, Walter JE, Ten Haaf K, Groen HJM, Oudkerk M. Reduced Lung-Cancer Mortality with Volume CT Screening in a Randomized Trial. N Engl J Med. 2020 Feb 6;382(6):503-513. doi: 10.1056/NEJMoa1911793. Epub 2020 Jan 29.
- Boyd MA. U.S. radiation protection: role of national and international recommendations and opportunities for collaboration (harmony, not dissonance). Health Phys. 2015 Feb;108(2):278-82. doi: 10.1097/HP.0000000000000236.
- Katsura M, Matsuda I, Akahane M, Yasaka K, Hanaoka S, Akai H, Sato J, Kunimatsu A, Ohtomo K. Model-based iterative reconstruction technique for ultralow-dose chest CT: comparison of pulmonary nodule detectability with the adaptive statistical iterative reconstruction technique. Invest Radiol. 2013 Apr;48(4):206-12. doi: 10.1097/RLI.0b013e31827efc3a.
- Kim Y, Kim YK, Lee BE, Lee SJ, Ryu YJ, Lee JH, Chang JH. Ultra-Low-Dose CT of the Thorax Using Iterative Reconstruction: Evaluation of Image Quality and Radiation Dose Reduction. AJR Am J Roentgenol. 2015 Jun;204(6):1197-202. doi: 10.2214/AJR.14.13629.
- Lee SW, Kim Y, Shim SS, Lee JK, Lee SJ, Ryu YJ, Chang JH. Image quality assessment of ultra low-dose chest CT using sinogram-affirmed iterative reconstruction. Eur Radiol. 2014 Apr;24(4):817-26. doi: 10.1007/s00330-013-3090-9. Epub 2014 Jan 18.
- Nagatani Y, Takahashi M, Murata K, Ikeda M, Yamashiro T, Miyara T, Koyama H, Koyama M, Sato Y, Moriya H, Noma S, Tomiyama N, Ohno Y, Murayama S; investigators of ACTIve study group. Lung nodule detection performance in five observers on computed tomography (CT) with adaptive iterative dose reduction using three-dimensional processing (AIDR 3D) in a Japanese multicenter study: Comparison between ultra-low-dose CT and low-dose CT by receiver-operating characteristic analysis. Eur J Radiol. 2015 Jul;84(7):1401-12. doi: 10.1016/j.ejrad.2015.03.012. Epub 2015 Apr 2.
- Wang R, Sui X, Schoepf UJ, Song W, Xue H, Jin Z, Schmidt B, Flohr TG, Canstein C, Spearman JV, Chen J, Meinel FG. Ultralow-radiation-dose chest CT: accuracy for lung densitometry and emphysema detection. AJR Am J Roentgenol. 2015 Apr;204(4):743-9. doi: 10.2214/AJR.14.13101.
- Yanagawa M, Gyobu T, Leung AN, Kawai M, Kawata Y, Sumikawa H, Honda O, Tomiyama N. Ultra-low-dose CT of the lung: effect of iterative reconstruction techniques on image quality. Acad Radiol. 2014 Jun;21(6):695-703. doi: 10.1016/j.acra.2014.01.023. Epub 2014 Apr 6.
- Tsushima E. Intraclass correlation coefficient as a reliability index [Japanese]. http://www.hs.hirosaki-u.ac.jp/~pteiki/research/stat/icc.pdf. Accessed 9 Feb 2017.
- Svahn TM, Sjoberg T, Ast JC. Dose estimation of ultra-low-dose chest CT to different sized adult patients. Eur Radiol. 2019 Aug;29(8):4315-4323. doi: 10.1007/s00330-018-5849-5. Epub 2018 Dec 17.
- Afadzi M, Fossa K, Andersen HK, Aalokken TM, Martinsen ACT. Image Quality Measured From Ultra-Low Dose Chest Computed Tomography Examination Protocols Using 6 Different Iterative Reconstructions From 4 Vendors, a Phantom Study. J Comput Assist Tomogr. 2020 Jan/Feb;44(1):95-101. doi: 10.1097/RCT.0000000000000947.
- Zhang M, Qi W, Sun Y, Jiang Y, Liu X, Hong N. Screening for lung cancer using sub-millisievert chest CT with iterative reconstruction algorithm: image quality and nodule detectability. Br J Radiol. 2018 Oct;91(1090):20170658. doi: 10.1259/bjr.20170658. Epub 2017 Dec 5.
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 (예상)
2022년 6월 15일
기본 완료 (예상)
2022년 9월 1일
연구 완료 (예상)
2022년 10월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 5월 25일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 5월 30일
처음 게시됨 (실제)
2022년 6월 1일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 6월 1일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 5월 30일
마지막으로 확인됨
2022년 5월 1일
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .