Infiltratie van Gadolinium-injectie in MR-scans van de hersenen met behulp van kunstmatige intelligentie
8 april 2022 bijgewerkt door: James G. Pipe, Mayo Clinic
Detectie van het optreden van infiltratie van gadoliniuminjectie in MR-scans van de hersenen met behulp van kunstmatige intelligentie
Het doel van dit onderzoek is om machine learning-algoritmen te ontwikkelen om afbeeldingen van hersen-MRI te analyseren om te bevestigen dat contrastmiddel correct is toegediend.
Studie Overzicht
Toestand
Voltooid
Conditie
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Werkelijk)
40
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
-
-
Minnesota
-
Rochester, Minnesota, Verenigde Staten, 55905
- Mayo Clinic Rochester
-
-
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
18 jaar en ouder (VOLWASSEN, OUDER_ADULT)
Accepteert gezonde vrijwilligers
Nee
Geslachten die in aanmerking komen voor studie
Allemaal
Bemonsteringsmethode
Niet-waarschijnlijkheidssteekproef
Studie Bevolking
Volwassenen die MR-hersenen ondergaan zonder en met IV-contrastonderzoek als onderdeel van hun zorgplan.
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Patiënten die een MR-hersenenonderzoek ondergaan zonder en met contrastonderzoek op een GE- of Siemens 1.5T- en 3T-MRI-systeem in de Mayo Clinic, Rochester, als onderdeel van hun zorgplan.
Uitsluitingscriteria:
- Geen
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
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Detectie van infiltratie van Gadolinium-contrastmiddel in weefsel en spier met behulp van een kunstmatige-intelligentiemodel
Tijdsspanne: 2 maanden
|
Correcte detectie van de aanwezigheid van infiltratie van Gadolinium-contrastmiddel in weefsel en spier met behulp van een model van kunstmatige intelligentie.
Deze uitkomst wordt bepaald door het verschil in signaalversterking in het neusslijmvlies of het ontbreken van signaalversterking in het neusslijmvlies te meten.
|
2 maanden
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
Sponsor
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: James Pipe, PhD, Mayo Clinic
Publicaties en nuttige links
De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.
Nuttige links
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)
14 maart 2022
Primaire voltooiing (WERKELIJK)
5 april 2022
Studie voltooiing (WERKELIJK)
5 april 2022
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
19 januari 2022
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
8 februari 2022
Eerst geplaatst (WERKELIJK)
11 februari 2022
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (WERKELIJK)
11 april 2022
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
8 april 2022
Laatst geverifieerd
1 april 2022
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Andere studie-ID-nummers
- 21-010301
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 .