Model umělé inteligence pro klasifikaci rakoviny prsu z histopatologických snímků
Studie o algoritmech umělé inteligence pro klasifikaci rakoviny prsu z histopatologických snímků
Rakovina prsu, převládající a potenciálně smrtelné onemocnění, podtrhuje potřebu včasné a přesné detekce, aby se zlepšily výsledky pacientů. Tradiční histopatologické vyšetření, současný zlatý standard pro diagnostiku, naráží na omezení, jako je subjektivita a nízká účinnost. V reakci na to se tento výzkum snaží o revoluci v diagnostice rakoviny prsu pomocí technik hlubokého učení ke klasifikaci invazivních a neinvazivních typů rakoviny prsu z histopatologických snímků. Neinvazivní rakoviny, jako DCIS a LCIS, jsou omezeny na mlékovody nebo lalůčky, zatímco invazivní rakoviny se šíří do okolní tkáně a tvoří 70 % případů, což často vede k horším výsledkům.
Navrhovaný model umělé inteligence si klade za cíl zlepšit přesnost a efektivitu diagnostiky, překonávat manuální metody a poskytuje škálovatelné řešení pro různá nastavení zdravotní péče. Automatizací analýzy obrazu se model snaží demokratizovat screening rakoviny, zpřístupnit jej v populacích s nedostatečnými službami a přizpůsobit se různým zdrojům a vybavení. Cílem tohoto výzkumu je v konečném důsledku posunout detekci rakoviny prsu, zlepšit péči o pacienty a přispět k lepším výsledkům léčby na celém světě.
Přehled studie
Postavení
Postavení
Podmínky
Podmínky
Intervence / Léčba
Intervence / Léčba
Detailní popis
Rakovina prsu, rozšířené a potenciálně smrtelné onemocnění, zdůrazňuje naléhavý požadavek na včasnou a přesnou detekci, aby se zlepšily výsledky pacientů. Současný diagnostický rámec, charakterizovaný manuálním histopatologickým vyšetřením, vykazuje inherentní nevýhody, jako je subjektivita a omezená propustnost. V reakci na to se náš výzkum zaměřuje na transformaci diagnostiky rakoviny prsu využitím pokročilých výpočetních technik, zejména hlubokého učení. Karcinom prsu lze rozdělit do dvou hlavních podtypů: invazivní a neinvazivní.
Neinvazivní rakovina prsu, často nazývaná rakovina prsu in situ, je charakterizována abnormálními buňkami uzavřenými v mléčných kanálcích (duktální karcinom in situ nebo DCIS) nebo lalůčky (lobulární karcinom in situ nebo LCIS) bez invaze do okolních tkání. Tento typ je považován za rané stadium a obvykle sám o sobě neohrožuje život. Invazivní rakoviny prsu jsou ty, které se šíří z původního místa (buď z mlékovodů nebo lalůčků) do okolní tkáně prsu. Ty tvoří přibližně 70 % všech případů rakoviny prsu a obecně mají horší prognózu ve srovnání s podtypy in situ.
Lékařské zobrazení prsů lze získat pomocí různých technik, jako jsou MRI skeny, mamografie, ultrazvuk, termografie, skenování počítačovou tomografií a histopatologie. Mezi těmito přístupy slouží histopatologický test jako zlatý standard pro klinickou diagnostiku rakoviny.
Navrhovaný model umělé inteligence si klade za cíl zefektivnit a zlepšit analýzu histopatologických obrazů pro klasifikaci invazivního a neinvazivního karcinomu prsu, překonat konvenční metody a poskytnout spolehlivé prostředky pro identifikaci rakovinných oblastí. To slibuje výrazné zlepšení přesnosti a účinnosti diagnostiky rakoviny prsu, čímž se uspokojí naléhavá potřeba spolehlivých a škálovatelných řešení. Automatizací složitého procesu histopatologické analýzy obrazu rakoviny prsu je naším cílem demokratizovat screening, učinit jej dostupnějším a oslovit méně obsluhované populace. Náš model navíc přesahuje technologické inovace; zabývá se širšími otázkami dostupnosti a škálovatelnosti, zejména v prostředí s nízkými příjmy. Zásadní je zaměření výzkumu na adaptaci domény, která zajišťuje přesnost a spolehlivost modelu napříč různými zdravotnickými zařízeními. To zahrnuje přizpůsobení se rozdílům ve zdrojích, vybavení a demografických faktorech, což z něj činí univerzální a adaptabilní řešení pro různé kontexty.
Stručně řečeno, náš výzkum si klade za cíl nejen posunout technologickou hranici v diagnostice rakoviny prsu, ale také se snaží řídit transformační změnu v dostupnosti, účinnosti a spolehlivosti. Vyvinutím modelu umělé inteligence, který se vypořádává se specifickými výzvami tradičních metod, se snažíme významně ovlivnit screening rakoviny prsu, což nakonec povede k včasné detekci, léčbě přizpůsobené na míru a lepším výsledkům pro pacienty po celém světě.
Typ studie
Typ studie
Zápis (Odhadovaný)
Zápis
Kontakty a umístění
Studijní kontakt
Studijní kontakt
- Jméno: Taufiq Hasan, PhD
- Telefonní číslo: +8801817579844
- E-mail: taufiq@bme.buet.ac.bd
Studijní záloha kontaktů
- Jméno: Samiha Jainab, B.Sc.
- Telefonní číslo: +8801914556073
- E-mail: jainab.samiha@gmail.com
Studijní místa
-
-
-
Dhaka, Bangladéš, 1212
- Nábor
- National Institute of Cancer Research & Hospital (NICRH)
-
Kontakt:
- Farida Arjuman, FCPS, MCPS
- Telefonní číslo: +8801715520165
- E-mail: drarju35cmc@gmail.com
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dítě
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Kritéria zařazení:
- Jako subjekty mohou být vybrány pacientky jakéhokoli věku.
- Jednotlivci ochotní zúčastnit se screeningu rakoviny prsu.
- Dostupnost pro bioptické vyšetření.
- Ženy bez současné nebo předchozí diagnózy rakoviny prsu.
- Dostupnost příslušných lékařských záznamů pro účely potvrzení a srovnání.
Kritéria vyloučení:
- Těhotné ženy jsou vyloučeny z důvodu potenciálních dopadů na výsledky screeningu a nutnosti zvláštních ohledů během těhotenství.
- Jedinci se závažným zdravotním stavem nebo okolnostmi, které mohou učinit histopatologické vyšetření nevhodným nebo nebezpečným, jsou vyloučeni.
- Pacienti se stavy, které by mohly narušit přesnost výsledků screeningu, jsou vyloučeni.
- Následné screeningy nejsou v této studii zahrnuty.
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Počet skupin / kohort
Kohorty a intervence
Skupina / kohortaSkupina / kohorta |
Intervence / LéčbaIntervence / Léčba |
|---|---|
|
Ženy, které podstoupí biopsii pro podezření na abnormální růst buněk v prsu
Soubor zahrnuje ženy, které podstoupily biopsii kvůli podezření na abnormální růst buněk v prsu. Tato kohorta zachycuje širokou škálu potenciálních diagnóz, včetně benigních stavů, neinvazivních (in situ) karcinomů prsu a invazivních karcinomů prsu. Všem účastníkům byly odebrány histopatologické vzorky k analýze, které slouží jako základ pro stanovení přítomnosti a typu abnormálního buněčného růstu. Kohorta bude studována pomocí technik hlubokého učení ke klasifikaci vzorků biopsie do specifických kategorií (normální, benigní, in situ nebo invazivní) s cílem zlepšit diagnostickou přesnost a efektivitu při odhalování rakoviny prsu. Tato studie se zaměřuje na ženy podstupující biopsii a zaměřuje se na řešení diagnostických problémů, kterým čelíme při rozlišování mezi různými abnormalitami prsní tkáně, což přispívá k časnější detekci a lepším klinickým výsledkům. |
Biopsie: Tato intervence zahrnuje odběr vzorků prsní tkáně pomocí biopsie. Tyto vzorky se získávají od žen, které podstupují vyšetření na neobvyklý buněčný růst a jsou analyzovány za účelem zjištění potenciálních abnormalit, včetně benigních, in situ nebo invazivních rakovinných změn. Amputace prsu: Tato intervence se týká chirurgického odstranění prsní tkáně, obvykle prováděného k léčbě nebo prevenci šíření rakoviny prsu. Může zahrnovat odstranění části nebo celého prsu a zvažuje se v případech invazivního karcinomu prsu nebo vysoce rizikového neinvazivního karcinomu prsu. Histopatologie: Tato intervence se zaměřuje na mikroskopické vyšetření vzorků prsní tkáně odebraných biopsií nebo mastektomií. Histopatologická analýza se provádí za účelem posouzení buněčných abnormalit, stanovení přítomnosti rakoviny a klasifikace tkáně jako benigní, in situ nebo invazivní, což poskytuje základ pro rozhodnutí o diagnóze a léčbě. |
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Přesnost modelu hlubokého učení při klasifikaci prsní tkáně jako normální benigní, in situ nebo invazivní.
Časové okno: Měřeno v době histopatologické analýzy obrazu (do 1 týdne po biopsii nebo mastektomii).
|
Primárním výsledkem této studie je diagnostická přesnost modelu hlubokého učení při klasifikaci histopatologických obrazů z biopsií prsu do tří kategorií: benigní, in situ (neinvazivní) a invazivní karcinom prsu.
Přesnost bude měřena porovnáním předpovědí modelu s diagnózami základní pravdy, které určili expertní patologové.
|
Měřeno v době histopatologické analýzy obrazu (do 1 týdne po biopsii nebo mastektomii).
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Sponzor
Spolupracovníci
Spolupracovníci
Vyšetřovatelé
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Taufiq Hasan, PhD, Department of Biomedical Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology (BUET), Dhaka - 1205.
- Vrchní vyšetřovatel: Farida Arjuman, FCPS, MCPS, Department of Histopathology, National Institute of Cancer Research and Hospital (NICRH)
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Začátek studia
Primární dokončení (Odhadovaný)
Primární dokončení
Dokončení studie (Odhadovaný)
Dokončení studie
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Odhadovaný)
První zveřejněno
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Odhadovaný)
Poslední zveřejněná aktualizace
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
Další identifikační čísla studie
- NICRH/IRB/2024/134
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
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 .