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帕金森氏病深部脑刺激中脑磁共振图像的超分辨率 (SuperResDBS)

2023年3月29日 更新者:Radboud University Medical Center
本研究的目的是提高帕金森病患者的磁共振图像质量。 它旨在回答的主要问题是:超分辨率能否提高临床磁共振图像质量,从而有利于帕金森病的深部脑刺激? 参与者将接受额外的高质量 MRI 扫描。

研究概览

地位

邀请报名

详细说明

基本原理:更好地靶向丘脑底核 (STN) 可改善帕金森氏病深部脑刺激 (DBS) 的结果。 然而,描绘 STN 的准确性以及因此的目标定位受到磁共振 (MR) 成像的空间分辨率的限制。 当前的研究旨在获取高分辨率 (HR) MR 数据集,为可视化 STN 量身定制,以训练超分辨率模型以根据较低分辨率 MR 输入预测 HR MR 图像。 该模型将有助于描绘 STN 并改进细分和定位。

目标:开发深度学习的超分辨率模型,预测峰值信噪比为 37dB 或更高的高分辨率 MR 图像。

研究设计:前瞻性观察研究。

研究人群:将包括 20 名被认为有资格在 Radboudumc 进行 DBS 手术的帕金森病患者。

主要研究参数/终点:以分贝测量的峰值信噪比。

研究类型

观察性的

注册 (预期的)

20

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

    • Gelderland
      • Nijmegen、Gelderland、荷兰、6525GA
        • Radboud University Medical Center

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 至 99年 (成人、年长者)

接受健康志愿者

有资格学习的性别

全部

取样方法

概率样本

研究人群

在 Radboudumc,每年为 PD 执行 50-70 个双侧 STN-DBS 程序。 在符合 DBS 程序的资格之前,将进行广泛的筛选。 根据此筛选有资格接受 DBS 程序的任何患者也有资格参加此研究。 从接受此手术的患者中,当前研究需要 20 名患者。

描述

纳入标准:

  • 适合双侧 STN-DBS 手术治疗帕金森病的患者。
  • 签署知情同意书

排除标准:

  • 任何不符合帕金森病进展的颅内异常
  • 既往颅内手术
  • 任何可能干扰研究程序的重大医疗状况。
  • 入学时怀孕。
  • 参与任何其他临床试验(例如 干扰本研究的药物、设备或生物制品)。

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

  • 观测模型:其他
  • 时间观点:预期

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
峰值信噪比
大体时间:完成最后一个科目后六个月。
由峰值信噪比确定的图像质量变化。
完成最后一个科目后六个月。

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
结构相似性指标度量
大体时间:完成最后一个科目后六个月。
由结构相似性指数度量确定的图像质量变化。
完成最后一个科目后六个月。
归一化均方根误差
大体时间:完成最后一个科目后六个月。
由归一化均方根误差确定的图像质量变化。
完成最后一个科目后六个月。

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。

调查人员

  • 首席研究员:Saman Vinke, MD、Radboud University Medical Center

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)

2023年3月28日

初级完成 (预期的)

2024年5月1日

研究完成 (预期的)

2024年11月1日

研究注册日期

首次提交

2022年10月20日

首先提交符合 QC 标准的

2022年10月26日

首次发布 (实际的)

2022年10月27日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2023年3月30日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2023年3月29日

最后验证

2022年10月1日

更多信息

与本研究相关的术语

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

是的

IPD 计划说明

开发出来的程序,训练出来的模型,都将完整开源。 这样它就可以免费获得,供科学界使用。

当这项研究的结果发表后,数据将被共享开源以用于其他研究。 这样就可以最大限度地利用数据。 在共享数据之前,面部将被遮盖。 不会披露受试者的任何可识别数据。 使用此数据集与其他数据集的重组也无法发现这些主题的身份。

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

研究美国 FDA 监管的设备产品

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