Deep Learning Image Reconstruction for Abdominal CT of Hepatocellular Carcinoma Compared With 3-TESLA MRI

Rövid összefoglaló (regiszter, angolul)

New algorithms for processing CT acquisitions, based on artificial intelligence, have been reported to improve acquisition quality. Thats' why it's possible to imagine that new scan post-processing algorithms enable better detection and characterization of hepatocellular carcinoma lesions than with standard reconstructions. DLIR reconstructions could even match with MRI detection. The aim of the study is to compare the detection and characterization of hepatic lesions according to the LI-RADS classification in CT with DLIR artificial intelligence reconstruction, compared with ASIR-V reconstruction and the gold standard of MRI.

Mit vállalsz

• Vizsgálat típusa: Megfigyeléses
• Bevont résztvevők: 50
• 2023. febr. 23. és az elsődleges befejezés (2023. jún. 23.) között
• 1 helyszín, 1 országban
• Vizitek és vizsgálatok: kérdezd a vizsgálat csapatát, a regiszter nem sorolja fel őket

A(z) ClinicalTrials.gov regisztermezőiből összeállítva. A vizsgálat felépítését írja le.

Ki nem vehet részt

Szó szerint a(z) ClinicalTrials.gov forrásból, témák szerint csoportosítva. Hogy ki vehet részt, azt csak a vizsgálat csapata dönti el.

Kiket keres a vizsgálat

Életkor a regiszterben: 18 év – - · Nem: nők és férfiak

A teljes feltétellista: ClinicalTrials.gov

Helyszínek (1)

Helyszínek a regiszter sorrendjében. Ha a profilodba mented a városodat, távolság szerint rendeződnek.

Te vagy a koordinátor? Erősítsd meg az adatokat