ChiCTR2200061330进行中(未招募)诊断试验新技术临床试验
基于深度学习的腹部病变 CT 影像学研究
河南省高等学校重点科研项目(项目编号 22A320057)1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2022年6月7日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 诊断试验新技术临床试验
- 状态
- 进行中(未招募)
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 图像质量
研究概览
简要总结
探讨在降低辐射剂量和降低造影剂使用量条件下,基于深度学习算法的腹部常规 CT 和能谱 CT 增强扫描的图像质量及腹部各脏器病灶的诊断及鉴别诊断的能力是否优于常规重建算法。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 诊断试验诊断准确性
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •因临床诊断需要来我科行腹部 CT 增强扫描患者。
排除标准
- •1、已经或疑有怀孕或哺乳的患者。2、已知对含碘对比剂有类过敏或过敏反应,或者对过敏原(包括药物)超敏的患者。3、目前患有甲状腺功能亢进。4、重度肾功能不全的患者(血清肌酐值≥ 177umol/L)。5、患有严重器官衰竭 6、具有不太可能完成本试验所需程序的伴随疾病。
结局指标
主要结局
图像质量
诊断准确性
辐射剂量
造影剂量
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
基于影像深度学习在结直肠癌病理及预后预测中的应用价值ChiCTR2500106546自筹
Unknown
不适用
深度学习重建技术在肝脏检查中的应用价值研究ChiCTR2500104408自筹
Unknown
不适用
腹部脂肪定量的 MRI 与 QCT 对比研究ChiCTR2300069911广西壮族自治区本级财政科技经费支出+单位自筹经费
Unknown
不适用
基于增强 CT、MRI 的影像特征、影像组学、深度学习在预测肝癌高危病理类型和不良预后的应用肝癌ChiCTR2300068879山东省自然科学基金(No. ZR2020MH285),中国国家自然科学基金 (81871354, 81571672)
Unknown
不适用
吴忌医师:该研究尚未获得伦理委员会批准。请于批准后再开始纳入参试者,并与我们联系上传批件。 开发和验证用于肝纤维化分期的深度学习模型肝纤维化ChiCTR2000032229国家科技重大专项、南方医科大学南方医院
