基于 MRI 的头颈部合成 CT 图像
2023年12月18日 更新者：Paul Merkus、Amsterdam UMC, location VUmc
人工智能驱动的合成 CT 替代头颈部 CT 扫描
在头颈区域进行外科手术时，MRI 与骨骼 CT 相结合通常是可视化骨标志以进行规划、导航和风险评估的标准方式。
CT 扫描的一个重要缺点是相关的辐射暴露，尤其是儿童。
另一个缺点是幼儿进行 MRI 和 CT 扫描时都需要镇静或全身麻醉。
如果 CT 扫描可以被可提供与 CT 相同信息的 MRI 序列取代，那么这些缺点就可以消除。
该项目旨在确定使用机器学习技术从 MRI 图像重建颅面骨 CT 图像的可行性。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (实际的)
80
阶段
- 不适用
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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-
-
Amsterdam、荷兰
- Amsterdam 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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
描述
纳入标准：
- 来自门诊耳鼻喉科诊所的患者。
- 年满 18 岁或以上。
- 转诊进行乳突、鼻窦复合体或面部的 CT 扫描。
排除标准：
- 怀孕。
- MRI 或 CT 的禁忌症。
- 不愿意获知 MRI 检查中可能与临床相关的偶然发现。
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
- 主要用途：诊断
- 分配：非随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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其他：训练
来自 25-35 名参与者的数据将用于训练算法，以根据 MRI 扫描生成合成 CT 图像。
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作为常规护理的一部分，参与者接受头部 CT 扫描。
与标准护理相比，将扫描更大的头部部分。
参与者接受 MRI 扫描，专门用于研究目的。
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其他：测试
剩余参与者的数据将用于测试合成 CT 算法，将真实的 CT 扫描与 MRI 生成的合成 CT 扫描进行比较。
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作为常规护理的一部分，参与者接受头部 CT 扫描。
与标准护理相比，将扫描更大的头部部分。
参与者接受 MRI 扫描，专门用于研究目的。
合成 CT 扫描将使用经过训练的机器学习算法从 MRI 扫描生成。
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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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几何精度。
大体时间：获得扫描后一年内。
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通过确定合成 CT 和真实 CT 上皮质边缘之间的平均表面距离（以毫米为单位）来确定骨形态的几何精度。
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获得扫描后一年内。
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放射密度精度。
大体时间：获得扫描后一年内。
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亨斯菲尔德单位中体素放射密度的准确性和放射密度对比的准确性。
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获得扫描后一年内。
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地标的可见度。
大体时间：获得扫描后一年内。
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合成 CT 图像上临床相关解剖标志的可见度与成人中相应的真实 CT 图像相比的准确性，由经验丰富的医生按照 4 点李克特量表进行评分（1 = 不可见，4 = 非常明显）。
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获得扫描后一年内。
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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用处。
大体时间：获得扫描后一年内。
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评估合成 CT 图像对于手术计划、手术导航和诊断目的的潜在有用性，由经验丰富的医生进行评估，并分为“有用”或“无用”。
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获得扫描后一年内。
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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。
合作者
调查人员
- 首席研究员：Paul Merkus, MD PhD、Amsterdam UMC, location VUmc
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)
2022年9月22日
初级完成 (实际的)
2023年9月12日
研究完成 (实际的)
2023年9月12日
研究注册日期
首次提交
2023年8月7日
首先提交符合 QC 标准的
2023年8月25日
首次发布 (实际的)
2023年8月29日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年12月19日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年12月18日
最后验证
2023年12月1日
更多信息
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