UMIN試験ID | UMIN000036700 |
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受付番号 | R000041817 |
科学的試験名 | 深層学習画像再構成法を用いたMRI画像のノイズ低減 |
一般公開日(本登録希望日) | 2019/08/19 |
最終更新日 | 2022/03/15 09:46:06 |
日本語
深層学習を応用した新しい画像再構成法による磁気共鳴画像のノイズ低減
英語
Noise reduction in magnetic resonance imaging by deep learning image reconstruction
日本語
磁気共鳴画像のノイズ低減
英語
Noise reduction in magnetic resonance imaging
日本語
深層学習画像再構成法を用いたMRI画像のノイズ低減
英語
Noise reduction in magnetic resonance imaging by deep learning image reconstruction
日本語
MRI画像のノイズ低減
英語
Noise reduction in magnetic resonance imaging
日本/Japan |
日本語
頭部領域、視神経領域、脊椎・骨・関節領域、乳腺領域、心臓領域のMRIデータ
英語
MRI data obtained for berain, optic nearve, spine/bone/joint, breast and heart
放射線医学/Radiology | 成人/Adult |
悪性腫瘍以外/Others
いいえ/NO
日本語
深層学習画像再構成法を用いて画像再構成することによるMRI画像のノイズ低減効果を検証・最適化すること
英語
To verify and optimize the noise reduction effect of MRI images by using deep learning image reconstruction
有効性/Efficacy
日本語
英語
日本語
深層学習画像再構成法で再構成されたMRI画像と通常の画像再構成法で再構成されたMRI画像
英語
MRI images reconstructed by deep learning image reconstruction and those by conventional image reconstruction
日本語
英語
観察/Observational
日本語
英語
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英語
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英語
日本語
英語
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英語
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英語
日本語
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日本語
英語
日本語
英語
20 | 歳/years-old | 以上/<= |
適用なし/Not applicable |
男女両方/Male and Female
日本語
1.同意取得時に20歳以上である者
2.本研究への参加について本人または代諾者から文書による同意が得られている者
3.本研究の対象となる領域の診療目的のMRI撮像が実施される者
英語
1. Twenty years old or more at the time of informed consent
2. Signed informed consent is obtained from the participant or his/her representative
3. MRI of the target body area of the present clinical study is planned to be performed
日本語
1.体動などによりMRI画像の劣化が著しい場合など、研究担当医が研究対象データとして不適当を判断した場合
2.原疾患などにより研究内容に関する説明を理解困難な者
英語
1. When MRI data are regarded as inappropriate for evaluation by the investigators because of the image degradation by body movement during data aquisition and other reasons
2. Those who cannot understand the explanation of the research content
680
日本語
名 | 恒夫 |
ミドルネーム | |
姓 | 佐賀 |
英語
名 | Tsuneo |
ミドルネーム | |
姓 | Saga |
日本語
京都大学大学院医学研究科
英語
Graduate School of Medicine, Kyoto University
日本語
高度医用画像学講座
英語
Department of Advanced Medical Imaging Research
606-8507
日本語
京都市左京区聖護院川原町54
英語
54 Kawahara-cho, Shogoin, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan
075-751-3544
saga@kuhp.kyoto-u.ac.jp
日本語
名 | 恒夫 |
ミドルネーム | |
姓 | 佐賀 |
英語
名 | Tsuneo |
ミドルネーム | |
姓 | Saga |
日本語
京都大学大学院医学研究科
英語
Graduate School of Medicine, Kyoto University
日本語
高度医用画像学講座
英語
Department of Advanced Medical Imaging Research
606-8507
日本語
京都市左京区聖護院川原町54
英語
54 Kawahara-cho, Shogoin, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan
075-751-3544
saga@kuhp.kyoto-u.ac.jp
日本語
京都大学
英語
Kyoto University
日本語
日本語
日本語
英語
日本語
京都大学
英語
Kyoto University
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その他/Other
日本語
英語
日本語
キヤノンメディカルシステムズ株式会社
英語
CANON MEDICAL SYSTEMS CORPORATION
日本語
キヤノンメディカルシステムズ株式会社
英語
CANON MEDICAL SYSTEMS CORPORATION
日本語
京都大学大学院医学研究科・医学部・及び医学部附属病院 医の倫理委員会
英語
Ethics Committee, Kyoto University Graduate School and Faculty of Medicine, Kyoto University Hospital
日本語
京都市左京区吉田近衛町
英語
Yoshidakonoe-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8501, Japan
075-753-4680
ethcom@kuhp.kyoto-u.ac.jp
いいえ/NO
日本語
英語
日本語
英語
2019 | 年 | 08 | 月 | 19 | 日 |
未公表/Unpublished
日本語
英語
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英語
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英語
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英語
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英語
日本語
英語
日本語
英語
試験終了/Completed
2019 | 年 | 05 | 月 | 10 | 日 |
2019 | 年 | 07 | 月 | 31 | 日 |
2019 | 年 | 08 | 月 | 01 | 日 |
2022 | 年 | 03 | 月 | 14 | 日 |
日本語
診療用MRI検査で得られたデータに対して、新しく開発された深層学習を用いた画像再構成法を適用し、ノイズ低減効果を定性的、定量的に評価する。
英語
By applying a newly developed image reconstruction method employing deep learning to MRI data obtained in a clinical MRI study, the efficacy of noise reduction is evaluated in qualitative and quantitative manner.
2019 | 年 | 05 | 月 | 10 | 日 |
2022 | 年 | 03 | 月 | 15 | 日 |
日本語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000041817
英語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000041817
研究計画書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ仕様書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ | |
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登録日時 | ファイル名 |