Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Utvikling av tredimensjonal dyplæring for automatisk design av hodeskalleimplantater

10. februar 2023 oppdatert av: Yau-Zen Chang, Chang Gung Memorial Hospital
Dette prosjektet har som mål å utvikle et effektivt dyplæringssystem for å generere numerisk implantatgeometri basert på 3D-defekte hodeskallemodeller fra CT-skanninger. Denne teknikken er gunstig for utformingen av implantater for å reparere skalledefekter over Frankfort horisontalplanet.

Studieoversikt

Status

Rekruttering

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

Å designe et personlig implantat for å gjenopprette de beskyttende og estetiske funksjonene til pasientens hodeskalle er utfordrende. Hodeskalledefektene kan være forårsaket av traumer, medfødt misdannelse, infeksjon og iatrogene behandlinger som dekompressiv kraniektomi, plastisk kirurgi og tumorreseksjon. Prosjektet tar sikte på å utvikle et dyplæringssystem med 3D-formrekonstruksjonsevner. Systemet vil oppfylle kravet om å designe høyoppløselige 3D-implantat numeriske modeller effektivt.

En samling hodeskallebilder ble brukt til å trene dyplæringssystemet. Defekte modeller i datasettene ble opprettet ved å numerisk maskere områder av intakte 3D-hodeskallemodeller. Det endelige implantatdesignet bør verifiseres av nevrokirurger som bruker 3D-printede modeller.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Forventet)

6

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studiesteder

  • Taiwan
      • Taoyuan City, Taiwan, 333
        • Rekruttering
        • Linkou Chang Gung Memorial Hospital
        • Ta kontakt med:
          • Yau-zen Chang, PhD

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

15 år til 80 år (VOKSEN, OLDER_ADULT, BARN)

Tar imot friske frivillige

Nei

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Ta et medisinsk senter som forskningsobjekt

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  1. Planlagt for kranioplastikk
  2. Informert samtykke

Ekskluderingskriterier:

(1)Ingen informert samtykke

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Observasjonsmodeller: Bare etui
  • Tidsperspektiver: Retrospektiv

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Intervensjon / Behandling
forsøksgruppe
Enhet: 3D dyplæringssystem for nevrale nettverk
Med samtykke fra pasienten vil vi bistå med produksjon av bilder av 3D-defektblokker gratis (3D deep learning neural network system (3D DNN) systemprosessplanlegging), fullføre reparasjonen og rekonstruksjonen under den kliniske rutinekirurgien, og spore reparasjonsresultatene etter operasjonen. møte medisinske behov.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Antall pasienter der det ikke er behov for å tilpasse de pasientspesifikke implantatkantene (PSI).
Tidsramme: 6 uker etter operasjon ved standardisert spørreskjema
Antall pasienter der det ikke er behov for å tilpasse de pasientspesifikke implantatkantene (PSI).
6 uker etter operasjon ved standardisert spørreskjema
Antall pasienter der det ikke er behov for å forsterke/fylle kløfter mellom det pasientspesifikke implantatet (PSI) og pasientens bein
Tidsramme: 6 uker etter operasjon ved standardisert spørreskjema
Antall pasienter der det ikke er behov for å forsterke/fylle kløfter mellom det pasientspesifikke implantatet (PSI) og pasientens bein
6 uker etter operasjon ved standardisert spørreskjema

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Chang Gung Memorial Hospital

Samarbeidspartnere

Ministry of Science and Technology, Taiwan

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (FAKTISKE)

3. februar 2023

Primær fullføring (FORVENTES)

15. juli 2023

Studiet fullført (FORVENTES)

15. juli 2023

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

7. september 2022

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

1. november 2022

Først lagt ut (FAKTISKE)

3. november 2022

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (FAKTISKE)

13. februar 2023

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

10. februar 2023

Sist bekreftet

1. februar 2023

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Nøkkelord

Andre studie-ID-numre

  • 202201082B0

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Kliniske studier på Skulldefekt

Kliniske studier på 3D dyplæringssystem for nevrale nettverk

Søk i lignende forsøk

Sponsorer og samarbeidspartnere

Medisinsk tilstand

Legemiddelintervensjoner

CROs by country

CROs in Bangladesh

Forhold

Sjeldne sykdommer

Legemiddelintervensjoner

Kosttilskudd

Sponsor / samarbeidspartnere

Steder

3
Abonnere