基于 SIS 软件的新大脑解剖结构可视化的准确性评估
2023年11月21日 更新者：Surgical Information Sciences Inc.
使用 Surgical Information Sciences Inc. 算法对基于软件的 GPi/GPe 大脑解剖结构可视化进行准确性评估
SIS 开发了一种基于机器学习和图像处理的软件技术，旨在增强标准临床图像以实现解剖结构的可视化。
研究概览
地位
完全的
详细说明
一组 34 名受试者将在临床 MRI 扫描仪和 7 特斯拉 (7T) 扫描仪上进行扫描。 在 7T 上获取的图像允许可视化在标准临床图像上不容易识别的解剖结构。
SIS 软件将用于在临床图像上可视化选定的解剖特征，并将结果与从 7T MRI 获得的同一受试者的图像进行比较。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
34
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
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Minnesota
-
Plymouth、Minnesota、美国、55441
- Surgical Information Sciences
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
是的
取样方法
概率样本
研究人群
一组 34 名成年人将接受 3T 和 7T MRI 扫描，以获得他们大脑的解剖图像。
描述
纳入标准：
- 愿意在 3T 和 7T MRI 扫描仪上扫描且未被以下排除标准排除的所有受试者。
排除标准：
- 7T 扫描的 MRI 排除标准：存在任何金属夹或植入式医疗设备（例如， 心脏瓣膜、动脉瘤夹、线圈或手术、肾或主动脉夹、分流器、支架或支架移植物、金属网/线圈植入物、神经刺激器、胰岛素泵、IVC 过滤器、人工膝关节或髋关节、金属板、针、螺钉或电线任何地方在体内，任何其他金属植入物等
- 孕妇。
- 受试者未满 18 岁。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
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MRI 数据采集
一组 34 名受试者将在 3Tesla (3T) 和 7T MRI 扫描仪上进行扫描。
将比较图像。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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基于SIS算法的脑结构精确可视化验证 - 1
大体时间：通过学习完成，最长 1 年
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大脑结构质心 (COM) 之间的距离差异
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通过学习完成，最长 1 年
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基于SIS算法的脑结构精确可视化验证 - 2
大体时间：通过学习完成，最长 1 年
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大脑结构平均表面积之间的距离差异
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通过学习完成，最长 1 年
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基于SIS算法的脑结构精确可视化验证 - 3
大体时间：通过学习完成，最长 1 年
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测量的大脑结构之间的骰子系数差异
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通过学习完成，最长 1 年
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2020年10月26日
初级完成 (实际的)
2021年1月5日
研究完成 (实际的)
2021年1月11日
研究注册日期
首次提交
2021年3月19日
首先提交符合 QC 标准的
2021年3月23日
首次发布 (实际的)
2021年3月24日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年11月22日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年11月21日
最后验证
2023年11月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- DOC-0055
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
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