Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Automatická segmentace polycystických jater (ASEPOL)

23. května 2019 aktualizováno: Hospices Civils de Lyon

Automatická segmentace pomocí konvoluční neuronové sítě (umělá inteligence - hluboké učení) polycystických jater jako model multilézních dysmorfních jater

Posouzení objemu jater před operací, predikce objemu jater zbývajícího po operaci, detekce primárních nebo sekundárních lézí v jaterním parenchymu jsou běžné aplikace, které vyžadují optimální detekci jaterních kontur, a tedy i segmentaci jater.

Existuje několik ručních a pracných, poloautomatických a dokonce automatických technik.

Závažná patologie deformující kontury jater (multimetastatická játra...), jaterní prostředí podobné hustoty jako játra nebo léze, technika CT vyšetření, to vše jsou proměnné, které kontury znesnadňují. Současné techniky, a to i automatické, jsou v tomto typu případů omezené (nejsou vzácné) a nejčastěji vyžadují přenastavení, díky nimž automatizace ztrácí svou hodnotu.

Všechna tato kritéria segmentačních obtíží jsou shromážděna v játrech hepatorenální polycystózy, která proto tvoří upravený model studie pro vývoj automatického segmentačního nástroje.

Aby bylo dosaženo automatické segmentace jakýchkoli jaterních lézí, překročením uvažovaných kritérií obtížnosti, výzkumníci vyvinuli konvoluční neuronovou síť (umělá inteligence - hluboké učení) užitečnou pro klinickou praxi.

Přehled studie

Postavení

Neznámý

Podmínky

Intervence / Léčba

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Očekávaný)

120

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

Studijní záloha kontaktů

Studijní místa

      • Lyon, Francie, 69437
        • Nábor
        • Service de radiologie - Pavillon B - Cellule Recherche imagerie, Hôpital Edouard Herriot (HCL)
        • Kontakt:
        • Kontakt:
        • Vrchní vyšetřovatel:
          • Pierre-Jean VALETTE, MD, Prof.

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

18 let a starší (Dospělý, Starší dospělý)

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Pohlaví způsobilá ke studiu

Všechno

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Pacienti s hepato-renální polycystózou, s chirurgickým zákrokem nebo bez něj

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Pacienti ve věku ≥ 18 let
  • Pacienti s hepato-renální polycystózou, s chirurgickým zákrokem nebo bez něj
  • Pacienti s alespoň jedním CT vyšetřením břicha-pánve bez injekce nebo s injekcí v období od 1. ledna 2016 do srpna 2018
  • Pacienti s dobrou kvalitou a dostupnými snímky

Kritéria vyloučení:

  • Pacienti, kteří nemají k dispozici žádné snímky CT
  • Pacienti se špatnou kvalitou snímků CT

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Intervence / Léčba
Neuronová síť Školicí skupina

U každého pacienta budou shromážděny následující radiologické proměnné související s každým CT vyšetřením:

  • Způsoby injekce (bez injekce, injekčně)
  • Velká operace hepatektomie
  • Význam jaterní dysmorfie
  • Přítomnost intraperitoneálního výpotku tekutiny
  • Přítomnost renální polycystózy (zejména na pravé straně).
Anonymizovaná CT vyšetření budou přezkoumána v Lyonu, na zobrazovacím oddělení nemocnice Edouarda Herriota, odborným radiologem a stážistou z nemocnic v Lyonu.

Bude provedena počáteční fáze výcviku sítě umělé inteligence:

- Segmentace jater první části CT vyšetření internou lyonských nemocnic

Bude provedena počáteční fáze výcviku sítě umělé inteligence:

- Využití počítačových dat k řízení sítě umělé inteligence.

Validační skupina neuronové sítě

U každého pacienta budou shromážděny následující radiologické proměnné související s každým CT vyšetřením:

  • Způsoby injekce (bez injekce, injekčně)
  • Velká operace hepatektomie
  • Význam jaterní dysmorfie
  • Přítomnost intraperitoneálního výpotku tekutiny
  • Přítomnost renální polycystózy (zejména na pravé straně).
Anonymizovaná CT vyšetření budou přezkoumána v Lyonu, na zobrazovacím oddělení nemocnice Edouarda Herriota, odborným radiologem a stážistou z nemocnic v Lyonu.

Bude provedena ověřovací fáze nástroje umělé inteligence se segmentací jater druhé části CT vyšetření:

- Provádí stážista v lyonských nemocnicích

Bude provedena ověřovací fáze nástroje umělé inteligence se segmentací jater druhé části CT vyšetření:

- Provádí neuronová síť

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Test automatické segmentace konvoluční neuronovou sítí na těchto skupinách a sběr dat
Časové okno: 4 měsíce po randomizaci

Vývoj automatického segmentačního nástroje pro vysoce dysmorfní polycystická játra jako předpoklad pro segmentaci jakéhokoli typu multilézních jater, které je obtížné segmentovat, s cílem usnadnit detekci lézí a měření objemu v klinické praxi.

Randomizace pacienta do dvou datových skupin, jedna pro trénování druhé pro validaci konvoluční neuronové sítě (umělá inteligence)

  • Manuální segmentace polycystických jater 1. tréninkové skupiny a hluboké učení konvoluční neuronové sítě
  • Manuální segmentace polycystických jater 2. validační skupiny
  • Test automatické segmentace konvoluční neuronovou sítí na těchto skupinách a sběr dat
4 měsíce po randomizaci

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

1. dubna 2019

Primární dokončení (Očekávaný)

1. července 2019

Dokončení studie (Očekávaný)

1. září 2019

Termíny zápisu do studia

První předloženo

21. května 2019

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

21. května 2019

První zveřejněno (Aktuální)

23. května 2019

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

28. května 2019

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

23. května 2019

Naposledy ověřeno

1. května 2019

Více informací

Termíny související s touto studií

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • ASEPOL

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .