Bedömning av lesionsdetektering i levern: standard vs låg stråldos med olika efterbehandlingstekniker
Studieöversikt
Status
Status
Betingelser
Betingelser
Intervention / Behandling
Intervention / Behandling
Detaljerad beskrivning
Huvudmål:
För att utvärdera om efterbehandlingsprogramvara Adaptive Statistical Iterative Reconstruction (ASIR), ASIR-V, Veo 3.0 (GE-version av Model-based Iterative Reconstruction (MBIR) och Deep Learning Image Reconstruction (DLIR) kan bevara lesionsdetektering i lever och andra mått på bildkvalitet vid reducerade stråldoser för datortomografi (CT).
Sekundära mål:
Bedömning av om efterbehandlingsprogram förbättrar lesionsdetektering i levern och andra mått på bildkvalitet vid standard och reducerade stråldoser.
Bedömning av om DLIR- och GSI DLIR-rekonstruktioner fungerar olika, både när det gäller noggrannhet och bildkvalitetsmått som brusreducering.
Studietyp
Studietyp
Inskrivning (Faktisk)
Inskrivning
Fas
Fas
- Inte tillämpbar
Kontakter och platser
Studiekontakt
Studiekontakt
- Namn: Corey T. Jensen, MD
- Telefonnummer: 713-745-3835
- E-post: CJensen@mdanderson.org
Studieorter
-
-
Texas
-
Houston, Texas, Förenta staterna, 77030
- University of Texas MD Anderson Cancer Center
-
-
Deltagandekriterier
Urvalskriterier
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
Tar emot friska volontärer
Beskrivning
Inklusionskriterier:
- Patienten måste vara >/= 18 år och </=90 år
- Män och icke-gravida kvinnor
- Patologisk beprövad diagnos av kolon eller kolorektalt karcinom
- Levermetastaser vid senaste CT-undersökning
- Standard of care CT bukundersökning planerad MED IV kontrast
Exklusions kriterier:
- Patienter kan inte ge informerat samtycke
- Patienter kan inte genomgå CT-undersökning
Studieplan
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
- Primärt syfte: Diagnostisk
- Tilldelning: Icke-randomiserad
- Interventionsmodell: Enskild gruppuppgift
- Maskning: Enda
Antal vapen
Vapen och interventioner
Deltagargrupp / ArmDeltagargrupp / Arm |
Intervention / BehandlingIntervention / Behandling |
|---|---|
|
Experimentell: Datortomografiskanning - 50 % dosreduktion
Deltagarna genomgår rutinmässig standardbehandling av CT-undersökningar för återuppbyggnad av tjocktarmscancer, och får sedan en ytterligare skanning av levern med 50 % dosreduktion.
|
Deltagarna genomgår rutinmässig standardbehandling av CT-undersökningar för återuppbyggnad av tjocktarmscancer, och får sedan en ytterligare skanning av levern med 50 % dosreduktion.
Andra namn:
|
|
Experimentell: Datortomografiskanning - 70 % dosreduktion
Deltagarna genomgår rutinmässig standardvård CT-undersökning för återuppbyggnad av tjocktarmscancer, och får sedan en extra scanning av levern med 70 % dosreduktion.
|
Deltagarna genomgår rutinmässig standardvård CT-undersökning för återuppbyggnad av tjocktarmscancer, och får sedan en extra scanning av levern med 70 % dosreduktion.
Andra namn:
|
|
Experimentell: Deep Learning Image Reconstruction (DLIR)
DLIR är tillgänglig i både enkel (SE) och dubbel/multi energi (DE) CT-skanningslägen.
DLIR SECT och DLIR DECT rekonstruktioner har ännu inte jämförts.
|
Deltagarna får standard-of-care bildbehandling utan artificiell intelligens programvara och bildteknik.
|
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Metastasdetektionsnoggrannhet
Tidsram: 1 dag
|
Primär endpoint är metastasdetekteringsnoggrannhetsstatus för varje patient, där standardvårdsskanningen granskad av ''sanningsläsare'' (oberoende av de blinda radiologerna) fungerar som guldstandarden.
Om någon lesion hos en patient diagnostiseras som metastas av "sanningsläsare" eller förblindade läsares konsensus, kommer den patienten att betraktas som sant positiv respektive diagnospositiv.
Den förväntade noggrannheten för standard-CT är 95 %, och en lågdos-CT-detektion anses vara icke-sämre om dess noggrannhet är 85 % eller högre.
|
1 dag
|
Samarbetspartners och utredare
Sponsor
Sponsor
Utredare
Utredare
- Huvudutredare: Corey T. Jensen, MD, M.D. Anderson Cancer Center
Publikationer och användbara länkar
Allmänna publikationer
- Jensen CT, Gupta S, Saleh MM, Liu X, Wong VK, Salem U, Qiao W, Samei E, Wagner-Bartak NA. Reduced-Dose Deep Learning Reconstruction for Abdominal CT of Liver Metastases. Radiology. 2022 Apr;303(1):90-98. doi: 10.1148/radiol.211838. Epub 2022 Jan 11.
- Jensen CT, Wagner-Bartak NA, Vu LN, Liu X, Raval B, Martinez D, Wei W, Cheng Y, Samei E, Gupta S. Detection of Colorectal Hepatic Metastases Is Superior at Standard Radiation Dose CT versus Reduced Dose CT. Radiology. 2019 Feb;290(2):400-409. doi: 10.1148/radiol.2018181657. Epub 2018 Nov 27.
Användbara länkar
Studieavstämningsdatum
Studera stora datum
Studiestart (Faktisk)
Studiestart
Primärt slutförande (Beräknad)
Primärt slutförande
Avslutad studie (Beräknad)
Avslutad studie
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
Först inskickad
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
Första postat (Faktisk)
Första postat
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
Senaste uppdatering publicerad
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
Senast verifierad
Senast verifierad
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Nyckelord
Ytterligare relevanta MeSH-villkor
- Neoplasmer efter plats
- Neoplasmer
- Tarmsjukdomar
- Gastrointestinala neoplasmer
- Neoplasmer i matsmältningssystemet
- Gastrointestinala sjukdomar
- Intestinala neoplasmer
- Rektala sjukdomar
- Kolonsjukdomar
- Matsmältningssystemets sjukdomar
- Kolorektala neoplasmer
- Kolonneoplasmer
- Diagnostiska tekniker och procedurer
- Diagnos
- Tomografi
- Diagnostisk avbildning
- Radiografi
- Bildtolkning, datorassisterad
- Radiografisk bildförbättring
- Bildförbättring
- Fotografi
- Tomografi, röntgenstråle
- Tomografi, röntgenberäknad
Andra studie-ID-nummer
Andra studie-ID-nummer
- 2016-1135
- NCI-2018-01272 (Annan identifierare: NCI-CTRP Clinical Trials Reporting Registry)
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
produkt tillverkad i och exporterad från U.S.A.
Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .