MULTIDETECTOR CT DIAGNOSIS OF PULMONARY EMBOLISM

肺栓塞的多探测器CT诊断

基本信息

项目摘要

This subproject is one of many research subprojects utilizing the resources provided by a Center grant funded by NIH/NCRR. The subproject and investigator (PI) may have received primary funding from another NIH source, and thus could be represented in other CRISP entries. The institution listed is for the Center, which is not necessarily the institution for the investigator. This is a prospective observational trial to assess the negative predictive value of combined multidetector computer assisted tomography (CT) angiography and CT venography in the diagnosis of venous thromboembolism. Patient's with negative CT angiograms will be followed for 3 months after testing to determine whether or not they have evidence of subsequent venous thromboembolism. The diagnosis of recurrent venous thromboembolism will be the reference standard for diagnositc testing and to determine the negative predicted value of the test. Ideally, this will allow us to use CT angiography combined with CT venography as a one-step solution to the problem of pulmonary embolism diagnosis.
该子项目是利用NIH/NCRR资助的中心赠款提供的资源的许多研究子项目之一。子项目和研究者(PI)可能从另一个NIH来源获得主要资金,因此可以在其他CRISP条目中表示。所列机构为中心,不一定是研究者所在机构。这是一项前瞻性观察性试验,旨在评估联合使用多探测器计算机辅助断层扫描(CT)血管造影和CT静脉造影诊断静脉血栓栓塞的阴性预测值。CT血管造影阴性的患者将在检测后随访3个月,以确定其是否有后续静脉血栓栓塞的证据。复发性静脉血栓栓塞的诊断将作为诊断性试验的参考标准,并确定试验的阴性预测值。理想情况下,这将使我们能够使用CT血管造影结合CT静脉造影作为肺栓塞诊断问题的一步解决方案。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

David Edward Ost其他文献

David Edward Ost的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('David Edward Ost', 18)}}的其他基金

MULTIDETECTOR CT DIAGNOSIS OF PULMONARY EMBOLISM
肺栓塞的多探测器CT诊断
  • 批准号:
    7203208
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 5.62万
  • 项目类别:

相似国自然基金

可解释深度学习驱动的能量CT多参数影像-临床特征融合:胰腺癌根治术后早期复发预测研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于多参数双能CT深度迁移学习整体刻画胰腺癌免疫微环境并预测预后
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于CT-linac医用直线加速器的一站式全骨髓放射治疗关键技术研究
  • 批准号:
    JCZRLH202500633
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
深度学习驱动的PET/CT虚拟成像动态评估弥漫大B细胞淋巴瘤疗效的研究
  • 批准号:
    JCZRLH202500761
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于传统、衍生CT影像特征及人工智能系统预测肺混合磨玻璃样腺癌浸润性的研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
人工智能算法在结直肠癌肝转移瘤CT影像病灶全自动分割及复发风险模型构建中的应用
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
胸部CT的肺内外智能定量分析及其对COPD患者急性加重风险联合预测的研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于倾角仪联合决策树模型优化CT引导下精准肺穿刺的临床研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
CT引导下交感神经射频切断术对缺血性脑卒中复发率及肢体皮肤温度的影响
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
CT引导下责任颅神经射频治疗梅杰综合症技术培育与推广
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目

相似海外基金

Early predictive diagnosis of oncogene mutation group by FDG-PET / CT
FDG-PET/CT对癌基因突变组的早期预测诊断
  • 批准号:
    22K15886
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 5.62万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Diagnosis and treatment of lymphatic diseases using MR lymphangiography, photoacoustic imaging, and upright CT
利用 MR 淋巴管造影、光声成像和立式 CT 诊断和治疗淋巴疾病
  • 批准号:
    21K07738
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 5.62万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Development of Dual-energy CT imaging diagnosis protocol for acute ischemic stroke treatment
急性缺血性脑卒中治疗双能CT影像诊断方案的制定
  • 批准号:
    21K07669
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 5.62万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Diagnosis of lymph node metastasis from gastric cancer using Spectral CT
能谱CT诊断胃癌淋巴结转移
  • 批准号:
    20K08082
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 5.62万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Quantitative diagnosis of early-stage lung cancer by fusing non-contrast and contrast high-definition CT images
融合非造影和造影高清CT图像对早期肺癌进行定量诊断
  • 批准号:
    20H04551
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 5.62万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
New-generation medical diagnosis by ultra advancement of X-ray CT
超先进X射线CT的新一代医学诊断
  • 批准号:
    19H04483
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 5.62万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Computer Assisted Diagnosis for Predicting Lung Cancer by Using Large Scale Low-Dose CT Database
利用大规模低剂量 CT 数据库预测肺癌的计算机辅助诊断
  • 批准号:
    19K08155
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 5.62万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Early diagnosis of mortality using Admission CT perfusion in severe Traumatic Brain Injury patients (ACT-TBI study)
使用入院 CT 灌注对严重创伤性脑损伤患者的死亡率进行早期诊断(ACT-TBI 研究)
  • 批准号:
    414354
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 5.62万
  • 项目类别:
    Operating Grants
Development of cerebral infarction image diagnosis support method by new X-ray CT image reconstruction method in emergency medicine
急诊医学X射线CT图像重建新方法开发脑梗塞影像诊断支持方法
  • 批准号:
    19K12830
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 5.62万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Development of computer-aided diagnosis system for colorectal cancer in CT colonography using deep learning
基于深度学习的CT结肠成像计算机辅助结直肠癌诊断系统的开发
  • 批准号:
    19K23601
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 5.62万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了