머리와 목의 MRI 기반 합성 CT 영상
2023년 12월 18일 업데이트: Paul Merkus, Amsterdam UMC, location VUmc
머리와 목 부위의 CT 스캔을 대체하는 인공지능 기반 합성 CT
머리와 목 부위의 수술 절차의 경우 뼈의 CT와 결합된 MRI는 계획, 탐색 및 위험 평가를 위한 뼈의 랜드마크를 시각화하는 표준 양식인 경우가 많습니다.
CT 스캔의 중요한 단점은 특히 어린이의 경우 관련 방사선 노출입니다.
추가적인 단점은 매우 어린 소아의 MRI 및 CT 스캔 세션 모두에 필요한 진정제 또는 전신 마취입니다.
CT 스캔을 CT와 동일한 정보를 제공할 수 있는 MRI 시퀀스로 대체할 수 있다면 이러한 단점은 제거될 수 있습니다.
이 프로젝트의 목표는 기계 학습 기술을 사용하여 MRI 이미지에서 두개안면 뼈의 이미지와 같은 CT를 재현하는 가능성을 확인하는 것입니다.
연구 개요
상태
완전한
개입 / 치료
연구 유형
중재적
등록 (실제)
80
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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Amsterdam, 네덜란드
- Amsterdam University Medical Center
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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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
설명
포함 기준:
- 외래 이비인후과(귀, 코, 목) 진료소의 환자입니다.
- 18세 이상.
- 유양돌기, 부비동 복합체 또는 얼굴의 CT 스캔을 의뢰합니다.
제외 기준:
- 임신.
- MRI 또는 CT에 대한 금기 사항.
- MRI 검사에서 임상적으로 관련이 있을 수 있는 부수적 결과에 대해 알리고 싶지 않습니다.
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: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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다른: 훈련
25~35명의 참가자로부터 얻은 데이터는 MRI 스캔에서 합성 CT 이미지를 생성하는 알고리즘을 훈련하는 데 사용됩니다.
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참가자들은 정기적인 관리의 일환으로 머리의 CT 스캔을 받습니다.
표준 치료보다 머리의 더 많은 부분을 스캔합니다.
참가자는 특히 연구 목적을 위해 MRI 스캔을 받습니다.
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다른: 테스트
나머지 참가자의 데이터는 실제 CT 스캔과 MRI로 만든 합성 CT 스캔을 비교하여 합성 CT 알고리즘을 테스트하는 데 사용됩니다.
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참가자들은 정기적인 관리의 일환으로 머리의 CT 스캔을 받습니다.
표준 치료보다 머리의 더 많은 부분을 스캔합니다.
참가자는 특히 연구 목적을 위해 MRI 스캔을 받습니다.
훈련된 기계 학습 알고리즘을 사용하여 MRI 스캔에서 합성 CT 스캔이 생성됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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기하학적 정확성.
기간: 스캔을 받은 후 1년 이내.
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합성 CT와 실제 CT에서 피질 가장자리 사이의 평균 표면 거리(mm)를 결정하여 뼈 형태의 기하학적 정확성.
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스캔을 받은 후 1년 이내.
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방사선 밀도 정확도.
기간: 스캔을 받은 후 1년 이내.
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Hounsfield 단위의 복셀별 방사선 밀도의 정확도와 방사선 밀도 대비의 정확도.
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스캔을 받은 후 1년 이내.
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랜드마크의 가시성.
기간: 스캔을 받은 후 1년 이내.
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숙련된 의사가 4점 Likert 척도(1 = 보이지 않음, 4 = 매우 잘 보임)로 평가한 성인 집단의 해당 실제 CT 이미지와 비교하여 합성 CT 이미지에서 임상적으로 관련된 해부학적 랜드마크의 가시성의 정확성.
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스캔을 받은 후 1년 이내.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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유용성.
기간: 스캔을 받은 후 1년 이내.
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숙련된 의사가 평가하고 "유용함" 또는 "유용하지 않음"으로 이분화하여 수술 계획, 수술 내비게이션 및 진단 목적을 위한 합성 CT 이미지의 잠재적 유용성을 평가합니다.
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스캔을 받은 후 1년 이내.
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
수사관
- 수석 연구원: Paul Merkus, MD PhD, Amsterdam UMC, location VUmc
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 9월 22일
기본 완료 (실제)
2023년 9월 12일
연구 완료 (실제)
2023년 9월 12일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 8월 7일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 8월 25일
처음 게시됨 (실제)
2023년 8월 29일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 12월 19일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 12월 18일
마지막으로 확인됨
2023년 12월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 2022.0234
- NL80426.029.22 (레지스트리 식별자: CCMO Register)
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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