Меню
Набор скоро начнётся NCT06769867

(Withdrawal) AI-Based Low-Dose 3D-DSA Reconstruction

Без фазы С лечением Cerebrovascular Disease

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: PS-3D-DSA, classic 3D-DSA.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Cerebrovascular Disease. Базовые параметры: от 18 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Китай
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Официальное название

(Withdrawal) Validation of a Patient-Specific Generative AI-Based Low-Dose Cerebrovascular 3D-DSA Image Reconstruction Method: A Stepwise, Multicenter, Randomized Crossover Trial

Обзор

If the participants agree to participate in this study, the participants will undergo two scans (classic 3D-DSA and PS-3D-DSA assisted scan) to compare the imaging effects of both. After the procedure, the investigators will record the radiation exposure and collect DSA images.

Подробное описание

Although several previous studies have used deep learning methods to reduce 3D-DSA radiation dose, no prospective clinical trial had yet validated the practical application of these models. Herein, the investigators introduce a patient-specific generative AI-based low-dose cerebrovascular 3D-DSA image reconstruction method (PS-3D-DSA) to reconstruct 3D-DSA images from ultra-sparse 2D projection views and a prospective cohort is used to validate its efficacy in clinical practice.

Вмешательства

  • Лучевая терапия PS-3D-DSA
    undergo a PS-3D-DSA scan
  • Лучевая терапия classic 3D-DSA
    undergo a classic 3D-DSA scan

Первичные конечные точки

  • The radiation dose received by patients during interventional procedures when using two scanning protocols (classic 3D-DSA and PS-3D-DSA) [Срок оценки: No more than 6 hours]
Вторичные конечные точки (1)
  • The image diagnostic capabilities using two scanning protocols (classic 3D-DSA and PS-3D-DSA) [Срок оценки: No more than 1 month]

Критерии участия

Критерии включения

  • Age ≥18 years.
  • Requires 3D-DSA-guided interventional diagnosis or treatment (e.g., cerebral angiography, cerebral artery chemoembolization) and meets operational indications.
  • Can understand the study's purpose, procedures, potential risks, and benefits, and voluntarily signs a written informed consent form.

Критерии исключения

  • Severe heart or lung disease, such as heart failure or chronic obstructive pulmonary disease (COPD).
  • History of high-dose radiation exams or treatments.
  • Known allergies or severe adverse reactions to iodine contrast agents or other relevant medications.
  • Pregnant or breastfeeding women.
  • Severe comorbidities or chronic diseases (e.g., severe diabetes, renal insufficiency).
  • Severe mental illness or cognitive impairment preventing understanding of the study procedures or providing informed consent.

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Да

Дизайн исследования

Распределение
Нерандомизированное
Модель
Перекрёстный дизайн
Маскирование
Тройное слепое
Основная цель
Диагностика

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • Wuhan Union Hospital — Ухань

Публикации

  • van Asch CJ, Velthuis BK, Rinkel GJ, Algra A, de Kort GA, Witkamp TD, de Ridder JC, van Nieuwenhuizen KM, de Leeuw FE, Schonewille WJ, de Kort PL, Dippel DW, Raaymakers TW, Hofmeijer J, Wermer MJ, Kerkhoff H, Jellema K, Bronner IM, Remmers MJ, Bienfait HP, Witjes RJ, Greving JP, Klijn CJ; DIAGRAM Investigators. Diagnostic yield and accuracy of CT angiography, MR angiography, and digital subtractio PMID 26553142
  • Irfan M, Malik KM, Ahmad J, Malik G. StrokeNet: An automated approach for segmentation and rupture risk prediction of intracranial aneurysm. Comput Med Imaging Graph. 2023 Sep;108:102271. doi: 10.1016/j.compmedimag.2023.102271. Epub 2023 Jul 22. PMID 37556901

Идентификаторы

NCT: NCT06769867 · Patient-Specific Generative AI

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗