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CZT 카메라로 달성한 인공 지능 및 뼈 단층촬영 (IATOS)

2024년 2월 20일 업데이트: Achraf BAHLOUL, Central Hospital, Nancy, France

고감도 360° CZT 카메라와 전용 딥 러닝 소음 감소 알고리즘으로 달성한 초고속 전신 뼈 단층촬영

이 연구는 고감도 360도 카드뮴 및 아연 텔루라이드(CZT) 카메라가 일상적으로 제공하는 약 10분의 전신 뼈 단일 광자 방출 컴퓨터 단층촬영(SPECT) 기록 시간을 다음과 같은 방법으로 더 줄일 수 있는지 확인하는 것을 목표로 했습니다. DLNR(딥 러닝 노이즈 감소) 알고리즘.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

이 연구의 목적은 고감도 360도 CZT 카메라와 낮은 주입 활동으로 일상적으로 획득되는 빠른 전신 뼈 SPECT 기록 시간이 DLNR 알고리즘을 사용하여 더욱 감소될 수 있는 정도를 결정하는 것입니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

19

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 프랑스
      • Vandoeuvre les Nancy cedex, 프랑스, 54511
        • CHRU Nancy

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

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

본 연구에는 뼈 전이의 발견 또는 추적 관찰을 위해 고속 전신 뼈 단일 광자 방출 단층촬영을 의뢰한 19명의 암 환자(여성 8명, 남성 11명)가 후향적으로 포함되었습니다.

설명

포함 기준:

  • 환자는 뼈 전이의 발견 또는 추적 관찰을 위해 빠른 전신 뼈 단일 광자 방출 단층촬영을 의뢰받았습니다.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
전용 딥 러닝 노이즈 감소 알고리즘 평가
기간: 어느 날
녹화된 전신 영상에 딥러닝 노이즈 감소 알고리즘을 적용했습니다.
어느 날

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Central Hospital, Nancy, France

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)

2023년 8월 30일

기본 완료 (실제)

2023년 9월 10일

연구 완료 (실제)

2023년 10월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 2월 20일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 2월 20일

처음 게시됨 (실제)

2024년 2월 28일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2024년 2월 28일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 2월 20일

마지막으로 확인됨

2024년 2월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • 2023PI095-407

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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. .

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