Skuteczność ultra-niskiej dawki tomografii komputerowej klatki piersiowej z roztworem odszumiającym opartym na sztucznej inteligencji
30 maja 2022 zaktualizowane przez: Bayarbaatar Bold, Intermed Hospital
Wykorzystanie i skuteczność tomografii komputerowej klatki piersiowej z ultraniskimi dawkami przy użyciu innowacyjnego rozwiązania do odszumiania tomografii komputerowej opartego na technologii głębokiego uczenia
Głównym celem badania jest ocena szybkości wykrywania chorób płuc, procentowej redukcji dawki promieniowania jonizującego oraz stanu jakości obrazu sprzężenia ULDCT z innowacyjnym, niezależnym od producenta rozwiązaniem do odszumiania tomografii komputerowej opartym na technologii głębokiego uczenia.
Przegląd badań
Status
Jeszcze nie rekrutacja
Warunki
Szczegółowy opis
Biorąc pod uwagę wyzwania związane ze zdrowiem publicznym związane z rakiem płuc, potrzebna jest wiarygodna metoda badań przesiewowych w kierunku raka płuc dla kohort wysokiego ryzyka w Mongolii.
Dlatego nasze badanie ma na celu ocenę szybkości wykrywania chorób płuc, procentowej redukcji dawki promieniowania jonizującego oraz stanu jakości obrazu sprzężenia ULDCT z techniką odszumiania CT opartą na sztucznej inteligencji wśród różnych grup pacjentów.
Typ studiów
Interwencyjne
Zapisy (Oczekiwany)
200
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Bayarbaatar Bold, M.D
- Numer telefonu: 976-99063486
- E-mail: bayarbaatar99@gmail.com
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Khulan Khurelsukh, M.D, MSc
- Numer telefonu: 976-88010440
- E-mail: khulan.kh@intermed.mn
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
18 lat i starsze (DOROSŁY, STARSZY_DOROŚLI)
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Płeć kwalifikująca się do nauki
Wszystko
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Pacjenci w wieku powyżej 18 lat
- Pacjenci poddawani tomografii komputerowej klatki piersiowej do wszystkich celów
Kryteria wyłączenia:
- Wiek poniżej 18 lat
- Jakiekolwiek podejrzenie ciąży
- Historia operacji klatki piersiowej lub umieszczenie metalowego urządzenia w klatce piersiowej
- Niezdolność do wstrzymania oddechu podczas tomografii komputerowej
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: DIAGNOSTYCZNY
- Przydział: LOSOWO
- Model interwencyjny: RÓWNOLEGŁY
- Maskowanie: POCZWÓRNY
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
ACTIVE_COMPARATOR: Tomografia komputerowa klatki piersiowej z niską dawką
Przeszedł CT klatki piersiowej z niską dawką z 30% niższą dawką promieniowania Interwencje: Promieniowanie: Niska dawka promieniowania CT Inne: Analiza jakości obrazu |
Przeszedł CT klatki piersiowej z niską dawką z 30% niższą dawką promieniowania
|
|
EKSPERYMENTALNY: Tomografia komputerowa o bardzo niskiej dawce ze sztuczną inteligencją
Interwencje: Promieniowanie: Niska dawka promieniowania CT Jakość obrazu Inne: Algorytmy zwiększania kontrastu oparte na głębokim uczeniu się |
Przeszedł ultra-dawkową tomografię komputerową klatki piersiowej z 90% niższą dawką promieniowania
Algorytmy zwiększające kontrast oparte na głębokim uczeniu się
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Szybkość wykrywania chorób płuc
Ramy czasowe: W ciągu 2 tygodni od zebrania danych
|
Wskaźnik wykrywalności chorób płuc w tomografii komputerowej klatki piersiowej z niską dawką i tomografii komputerowej klatki piersiowej z ultradawką przy użyciu rozwiązania odszumiającego tomografię komputerową opartego na sztucznej inteligencji przez zaślepionych recenzentów
|
W ciągu 2 tygodni od zebrania danych
|
|
Dawka środka kontrastowego
Ramy czasowe: W ciągu 2 tygodni od zebrania danych
|
Podana dawka środka kontrastowego u każdego pacjenta
|
W ciągu 2 tygodni od zebrania danych
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Kontrast obrazu
Ramy czasowe: W ciągu 2 tygodni od zebrania danych
|
Sygnał do szumu, szumu i odległości narastania krawędzi w pięciopunktowej skali (1-5) z wyższym wynikiem oznacza lepszą widoczność.
|
W ciągu 2 tygodni od zebrania danych
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Śledczy
- Krzesło do nauki: Khulan Khurelsukh, M.D, MSc, Intermed Hospital
- Główny śledczy: Delgerekh Sainjargal, M.D, MSc, Intermed Hospital
- Główny śledczy: Bayarbaatar Bold, M.D, Intermed Hospital
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Publikacje ogólne
- National Lung Screening Trial Research Team; Aberle DR, Adams AM, Berg CD, Black WC, Clapp JD, Fagerstrom RM, Gareen IF, Gatsonis C, Marcus PM, Sicks JD. Reduced lung-cancer mortality with low-dose computed tomographic screening. N Engl J Med. 2011 Aug 4;365(5):395-409. doi: 10.1056/NEJMoa1102873. Epub 2011 Jun 29.
- International Agency for Research on Cancer. Global Cancer Observatory: cancer today. World Health Organization. https://gco.iarc.fr/today (accessed Feb 14, 2022).
- Health Development Center, WHO. Health Indicators 2019. Mongolian Health Development Center. http://hdc.gov.mn/media/uploads/202108/Eruul_mendiin_uzuulelt_2020.pdf (accessed Feb 14, 2022).
- WHO global report. WHO global report on mortality attributable to tobacco. 2012
- Zheng W, McLerran DF, Rolland BA, Fu Z, Boffetta P, He J, Gupta PC, Ramadas K, Tsugane S, Irie F, Tamakoshi A, Gao YT, Koh WP, Shu XO, Ozasa K, Nishino Y, Tsuji I, Tanaka H, Chen CJ, Yuan JM, Ahn YO, Yoo KY, Ahsan H, Pan WH, Qiao YL, Gu D, Pednekar MS, Sauvaget C, Sawada N, Sairenchi T, Yang G, Wang R, Xiang YB, Ohishi W, Kakizaki M, Watanabe T, Oze I, You SL, Sugawara Y, Butler LM, Kim DH, Park SK, Parvez F, Chuang SY, Fan JH, Shen CY, Chen Y, Grant EJ, Lee JE, Sinha R, Matsuo K, Thornquist M, Inoue M, Feng Z, Kang D, Potter JD. Burden of total and cause-specific mortality related to tobacco smoking among adults aged >/= 45 years in Asia: a pooled analysis of 21 cohorts. PLoS Med. 2014 Apr 22;11(4):e1001631. doi: 10.1371/journal.pmed.1001631. eCollection 2014 Apr.
- Fourth national STEPS Survey on the Prevalence of Noncommunicable Disease and Injury Risk Factors-2019. World Health Organization.
- Smith-Bindman R, Lipson J, Marcus R, Kim KP, Mahesh M, Gould R, Berrington de Gonzalez A, Miglioretti DL. Radiation dose associated with common computed tomography examinations and the associated lifetime attributable risk of cancer. Arch Intern Med. 2009 Dec 14;169(22):2078-86. doi: 10.1001/archinternmed.2009.427.
- de Koning HJ, van der Aalst CM, de Jong PA, Scholten ET, Nackaerts K, Heuvelmans MA, Lammers JJ, Weenink C, Yousaf-Khan U, Horeweg N, van 't Westeinde S, Prokop M, Mali WP, Mohamed Hoesein FAA, van Ooijen PMA, Aerts JGJV, den Bakker MA, Thunnissen E, Verschakelen J, Vliegenthart R, Walter JE, Ten Haaf K, Groen HJM, Oudkerk M. Reduced Lung-Cancer Mortality with Volume CT Screening in a Randomized Trial. N Engl J Med. 2020 Feb 6;382(6):503-513. doi: 10.1056/NEJMoa1911793. Epub 2020 Jan 29.
- Boyd MA. U.S. radiation protection: role of national and international recommendations and opportunities for collaboration (harmony, not dissonance). Health Phys. 2015 Feb;108(2):278-82. doi: 10.1097/HP.0000000000000236.
- Katsura M, Matsuda I, Akahane M, Yasaka K, Hanaoka S, Akai H, Sato J, Kunimatsu A, Ohtomo K. Model-based iterative reconstruction technique for ultralow-dose chest CT: comparison of pulmonary nodule detectability with the adaptive statistical iterative reconstruction technique. Invest Radiol. 2013 Apr;48(4):206-12. doi: 10.1097/RLI.0b013e31827efc3a.
- Kim Y, Kim YK, Lee BE, Lee SJ, Ryu YJ, Lee JH, Chang JH. Ultra-Low-Dose CT of the Thorax Using Iterative Reconstruction: Evaluation of Image Quality and Radiation Dose Reduction. AJR Am J Roentgenol. 2015 Jun;204(6):1197-202. doi: 10.2214/AJR.14.13629.
- Lee SW, Kim Y, Shim SS, Lee JK, Lee SJ, Ryu YJ, Chang JH. Image quality assessment of ultra low-dose chest CT using sinogram-affirmed iterative reconstruction. Eur Radiol. 2014 Apr;24(4):817-26. doi: 10.1007/s00330-013-3090-9. Epub 2014 Jan 18.
- Nagatani Y, Takahashi M, Murata K, Ikeda M, Yamashiro T, Miyara T, Koyama H, Koyama M, Sato Y, Moriya H, Noma S, Tomiyama N, Ohno Y, Murayama S; investigators of ACTIve study group. Lung nodule detection performance in five observers on computed tomography (CT) with adaptive iterative dose reduction using three-dimensional processing (AIDR 3D) in a Japanese multicenter study: Comparison between ultra-low-dose CT and low-dose CT by receiver-operating characteristic analysis. Eur J Radiol. 2015 Jul;84(7):1401-12. doi: 10.1016/j.ejrad.2015.03.012. Epub 2015 Apr 2.
- Wang R, Sui X, Schoepf UJ, Song W, Xue H, Jin Z, Schmidt B, Flohr TG, Canstein C, Spearman JV, Chen J, Meinel FG. Ultralow-radiation-dose chest CT: accuracy for lung densitometry and emphysema detection. AJR Am J Roentgenol. 2015 Apr;204(4):743-9. doi: 10.2214/AJR.14.13101.
- Yanagawa M, Gyobu T, Leung AN, Kawai M, Kawata Y, Sumikawa H, Honda O, Tomiyama N. Ultra-low-dose CT of the lung: effect of iterative reconstruction techniques on image quality. Acad Radiol. 2014 Jun;21(6):695-703. doi: 10.1016/j.acra.2014.01.023. Epub 2014 Apr 6.
- Tsushima E. Intraclass correlation coefficient as a reliability index [Japanese]. http://www.hs.hirosaki-u.ac.jp/~pteiki/research/stat/icc.pdf. Accessed 9 Feb 2017.
- Svahn TM, Sjoberg T, Ast JC. Dose estimation of ultra-low-dose chest CT to different sized adult patients. Eur Radiol. 2019 Aug;29(8):4315-4323. doi: 10.1007/s00330-018-5849-5. Epub 2018 Dec 17.
- Afadzi M, Fossa K, Andersen HK, Aalokken TM, Martinsen ACT. Image Quality Measured From Ultra-Low Dose Chest Computed Tomography Examination Protocols Using 6 Different Iterative Reconstructions From 4 Vendors, a Phantom Study. J Comput Assist Tomogr. 2020 Jan/Feb;44(1):95-101. doi: 10.1097/RCT.0000000000000947.
- Zhang M, Qi W, Sun Y, Jiang Y, Liu X, Hong N. Screening for lung cancer using sub-millisievert chest CT with iterative reconstruction algorithm: image quality and nodule detectability. Br J Radiol. 2018 Oct;91(1090):20170658. doi: 10.1259/bjr.20170658. Epub 2017 Dec 5.
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (OCZEKIWANY)
15 czerwca 2022
Zakończenie podstawowe (OCZEKIWANY)
1 września 2022
Ukończenie studiów (OCZEKIWANY)
1 października 2022
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
25 maja 2022
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
30 maja 2022
Pierwszy wysłany (RZECZYWISTY)
1 czerwca 2022
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (RZECZYWISTY)
1 czerwca 2022
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
30 maja 2022
Ostatnia weryfikacja
1 maja 2022
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- IMC20220515-01
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIE
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
Nie
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .