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首页 临床进展 基于卷积神经网络的深度学习迭代重建算法在能谱CT的基础和临床研究

【ChiCTR2500104183】基于卷积神经网络的深度学习迭代重建算法在能谱CT的基础和临床研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2500104183

试验状态

正在进行

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2025-06-12

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

肺癌

试验通俗题目

基于卷积神经网络的深度学习迭代重建算法在能谱CT的基础和临床研究

试验专业题目

基于卷积神经网络的深度学习迭代重建算法在能谱CT的基础和临床研究

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临床试验信息
试验目的

本研究的目的是探讨深度学习迭代重建算法以及人工智能迭代重建算法对不同BMI病人进行能谱CT增强检查时的作用，期望优选出适合中国人体质的最佳扫描模式、扫描参数、最佳权重迭代重建算法及最低浓度对比剂。

试验分类
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试验类型

随机平行对照

试验分期

其它

随机化

将统一进行胸腹盆检查的患者随机分成两组，并且两组的性别、BMI值分布无差异。

盲法

所有图像均由两名具有10年以上工作经验的放射科医生独立并采用双盲法进行评分。

试验项目经费来源

1、保定市科技计划项目 （2141ZF307）2、河北省2020年度医学科学研究课题计划项目 （20200572）3、河北省医学适用技术跟踪项目 （GZ2023093）4、河北大学附属医院重点科研基金项目（ 2024ZB01）

试验范围

/

目标入组人数

50

实际入组人数

/

第一例入组时间

2024-03-01

试验终止时间

2026-03-01

是否属于一致性

/

入选标准

1）年龄在18岁以上；2）BMI 13~35kg/m^2。；

排除标准

排除标准：1）碘对比剂过敏病人；2）严重脏器衰竭；3）扫描野有影响图像质量金属植入物；4）心功能不全失代偿期； 5）妊娠。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

河北大学附属医院

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研究负责人邮编

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