Меню
Идёт набор NCT07162168

Automated Bone Age Estimation From Noncontrast Abdominal CT Using Deep Learning

— Наблюдательное Bone Aging Osteoporosis Diagnosis

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
Это наблюдательное исследование: исследуемое лечение участникам по протоколу не назначают.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Bone Aging, Osteoporosis Diagnosis. 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

Development and Evaluation of a Deep Learning-Based Model for Automated Osteoporosis Assessment Using CT Images

Обзор

This study is a retrospective analysis that uses abdominal CT scans, which were originally taken for other medical reasons, to estimate bone age. By applying advanced deep learning methods, the investigators aim to develop a tool that can evaluate bone health and detect early signs of osteoporosis without requiring additional scans or radiation. This approach may help doctors better understand bone aging, improve screening for bone weakness, and provide patients with more personalized information about their bone health.

Первичные конечные точки

  • Radiomics-Based Bone Age Prediction Model [Срок оценки: Retrospective analysis of CT scans acquired between Sep 01.2024 to Oct 01.2025]

Критерии участия

Критерии включения

  • Adults aged over 18 years.
  • Underwent routine noncontrast abdominal CT scans.
  • CT scans fully included the proximal femur.
  • Scans were performed for non-orthopedic clinical indications.
  • Provided necessary demographic information (e.g., age, sex).

Критерии исключения

  • CT scans with poor image quality or severe artifacts that precluded accurate analysis.
  • History of hip surgery or presence of internal fixation devices.
  • Presence of bone tumors in the proximal femur.
  • Severe hip deformity or prior fractures affecting the proximal femur.
  • Pediatric patients or pregnant individuals (if applicable).

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

Здоровые добровольцы: Да

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • CT machine — Пекин

Идентификаторы

NCT: NCT07162168 · 2024PHB388-001

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗