In vivo-skildring av benvaskularisering med UHR-CT CT och djupinlärningsalgoritmrekonstruktion: en preliminär studie
23 november 2022 uppdaterad av: GILLET Romain, Central Hospital, Nancy, France
För att utvärdera bildkvaliteten och förmågan att avbilda in vivo benvaskularisering med en ultrahögupplöst datortomografi (UHR-CT) skanner som använder en djupinlärningsrekonstruktion (DLR) och hybrid iterativ rekonstruktion (HIR) algoritmer, jämfört med simulerad konventionell CT , med användning av osteoid osteom (OO) som modell.
Studieöversikt
Status
Har inte rekryterat ännu
Betingelser
Intervention / Behandling
Studietyp
Observationell
Inskrivning (Förväntat)
20
Kontakter och platser
Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.
Studiekontakt
- Namn: romain gillet, MD
- Telefonnummer: 0680987216
- E-post: romain_gillet3@hotmail.com
Deltagandekriterier
Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
18 år till 70 år (Vuxen, Äldre vuxen)
Tar emot friska volontärer
Nej
Kön som är behöriga för studier
Allt
Testmetod
Icke-sannolikhetsprov
Studera befolkning
retrospektiv inkludering av alla histologiskt bevisade osteoid osteom hänvisade till vår avdelning för CT-tomografi
Beskrivning
Inklusionskriterier:
- Beprövad osteoid osteom
- Ultrahögupplöst CT
Exklusions kriterier:
- Ingen
Studieplan
Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
- Observationsmodeller: Endast fall
- Tidsperspektiv: Retrospektiv
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Antal kortikala kärl
Tidsram: Retrospektiv granskning av alla ultrahögupplösta CT under de föregående 2 åren
|
Siffra
|
Retrospektiv granskning av alla ultrahögupplösta CT under de föregående 2 åren
|
|
Antal niduskärl
Tidsram: Retrospektiv granskning av alla ultrahögupplösta CT under de föregående 2 åren
|
Siffra
|
Retrospektiv granskning av alla ultrahögupplösta CT under de föregående 2 åren
|
Sekundära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Förtroendepoäng
Tidsram: Retrospektiv granskning av alla ultrahögupplösta CT under de föregående 2 åren
|
1 (svag) till 5 (stark)
|
Retrospektiv granskning av alla ultrahögupplösta CT under de föregående 2 åren
|
Samarbetspartners och utredare
Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.
Sponsor
Studieavstämningsdatum
Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.
Studera stora datum
Studiestart (Förväntat)
20 december 2022
Primärt slutförande (Förväntat)
31 januari 2023
Avslutad studie (Förväntat)
31 mars 2023
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
28 oktober 2022
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
23 november 2022
Första postat (Faktisk)
29 november 2022
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
29 november 2022
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
23 november 2022
Senast verifierad
1 november 2022
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Nyckelord
Ytterligare relevanta MeSH-villkor
Andra studie-ID-nummer
- N°2-RCB/EUDRACT
Plan för individuella deltagardata (IPD)
Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?
Nej
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Nej
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
Nej
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 .