Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

HBA-MRI met hoge resolutie met behulp van deep learning-reconstructie

15 mei 2023 bijgewerkt door: Jeong Min Lee, Seoul National University Hospital

AIRTM Deep Learning Reconstructie van abdominale hoge resolutie Gd-EOB-DTPA verbeterde MRI bij patiënten met verdachte focale leverlaesies: beeldkwaliteitsbeoordeling

Deze studie heeft tot doel de beeldkwaliteiten te vergelijken tussen conventioneel gereconstrueerde MRI-sequenties en deep-learning gereconstrueerde MRI-sequenties uit dezelfde gegevens bij patiënten die Gd-EOB-DTPA verbeterde lever-MRI ondergaan. De AIRTM deep learning-reeks is van toepassing op verschillende MRI-reeksen, waaronder T2-gewogen beeld (T2WI), T1-gewogen beeld en diffusie-gewogen beeld (DWI). We zijn van plan om intra-individuele vergelijkingen uit te voeren van de beeldkwaliteiten tussen twee gereconstrueerde beelddatasets.

Studie Overzicht

Toestand

Actief, niet wervend

Conditie

Interventie / Behandeling

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Werkelijk)

52

Fase

  • Niet toepasbaar

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studie Locaties

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

20 jaar en ouder (Volwassen, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • ouder dan 20 jaar
  • gepland voor Gd-EOB-DTPA verbeterde lever-MRI bij een 3T-scanner (Premier, GE Healthcare) in onze instelling
  • ondertekende geïnformeerde toestemming

Uitsluitingscriteria:

  • jonger dan 20 jaar
  • elke absolute/relatieve contrastindicatie van Gd-EOB-DTPA verbeterde MRI
  • voorgeschiedenis van voorbijgaande kortademigheid na toediening van Gd-EOB-DTPA

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

  • Primair doel: Diagnostisch
  • Toewijzing: Niet-gerandomiseerd
  • Interventioneel model: Parallelle opdracht
  • Masker: Enkel

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Ander: Conventionele beeldreconstructie
Met Gd-EOB-DTPA verbeterde lever-MRI-beelden worden gereconstrueerd met behulp van een conventioneel algoritme voor beeldreconstructie. Het wordt na het onderzoek automatisch gegenereerd vanaf een MRI-console.
Diagnostische toets: Lever-MRI
Gd-EOB-DTPA verbeterde MRI bestaat uit T2-gewogen beeld (T2WI), diffusie-gewogen beeld (DWI) en precontrast T1-gewogen beeld (T1WI), dynamische T1WI (arteriële, portale en overgangsfasen) en hepatobiliaire fase.
Actieve vergelijker: Deep learning beeldreconstructie

Met Gd-EOB-DTPA verbeterde lever-MRI-beelden worden gereconstrueerd met behulp van een op deep learning gebaseerd beeldreconstructie-algoritme (AIRTM). Het wordt bovendien naast de conventionele afbeeldingen gegenereerd.

Voor het verkrijgen van de beelden gebruiken we dezelfde onbewerkte MRI-gegevens die worden gebruikt voor conventionele beeldreconstructie.
Diagnostische toets: Lever-MRI
Gd-EOB-DTPA verbeterde MRI bestaat uit T2-gewogen beeld (T2WI), diffusie-gewogen beeld (DWI) en precontrast T1-gewogen beeld (T1WI), dynamische T1WI (arteriële, portale en overgangsfasen) en hepatobiliaire fase.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Algehele beeldkwaliteit van arteriële fase
Tijdsspanne: 3 maanden na voltooiing van de inschrijving
kwalitatieve beoordeling van arteriële fase op een vijfpuntsschaal (hoogste score geeft betere beeldkwaliteit aan)
3 maanden na voltooiing van de inschrijving

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Seoul National University Hospital

Medewerkers

GE Healthcare

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Jeong Min Lee, MD, Seoul National University Hospital

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

10 januari 2022

Primaire voltooiing (Werkelijk)

30 maart 2022

Studie voltooiing (Verwacht)

30 september 2023

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

16 december 2021

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

6 januari 2022

Eerst geplaatst (Werkelijk)

10 januari 2022

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

16 mei 2023

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

15 mei 2023

Laatst geverifieerd

1 mei 2023

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • 2021-3044

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren