Heuristik, Algorithmen und maschinelles Lernen: Bewertung und Prüfung in der Strahlentherapie (Hamlet rt)
26. Juli 2021 aktualisiert von: CCTU- Cancer Theme
Hamlet-RT: Heuristik, Algorithmen und maschinelles Lernen: Bewertung und Prüfung in der Strahlentherapie
Die Hamlet.rt-Studie ist eine prospektive Datenerhebungs- und Patientenfragebogenstudie für Patienten, die sich einer bildgeführten Strahlentherapie mit kurativer Absicht unterziehen.
Ziel der Studie ist es, mithilfe neuartiger maschineller Lern- und mathematischer Techniken ein Modell zu erstellen, das das Risiko erheblicher Nebenwirkungen einer Strahlentherapiebehandlung für einen einzelnen Patienten vorhersagen kann: unter Verwendung von Berechnungen der normalen Gewebedosis aus der Strahlentherapiebehandlungsplanung und abgeleiteten Ausgangscharakteristika des Patienten aus Bild- und Nichtbilddaten, die kontinuierlich aktualisiert werden, wenn der Patient sowohl während als auch nach der Behandlung überprüft wird.
Ein sekundäres Ziel des Projekts ist es, die Forschung in den Bereichen maschinelles Lernen und medizinische Bildverarbeitung für die Strahlentherapie durch die Schaffung einer auffindbaren und gemeinsam genutzten Datenressource für Forschungszwecke zu erleichtern.
Studienübersicht
Status
Rekrutierung
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Voraussichtlich)
310
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Meena Murthy
- Telefonnummer: 349707 01223 349707
- E-Mail: meena.murthy@addenbrookes.nhs.uk
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: CCTU Cancer
- Telefonnummer: 216038 01223 216038
- E-Mail: cctuc@addenbrookes.nhs.uk
Studienorte
-
-
Cambridgeshire
-
Cambridge, Cambridgeshire, Vereinigtes Königreich, CB2 0QQ
- Rekrutierung
- Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust
-
Kontakt:
- Amy Bates
- Telefonnummer: 256296 01223 256296
- E-Mail: amy.bates@addenbrookes.nhs.uk
-
Hauptermittler:
- Raj Dr. Jena
-
-
Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
N/A
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Erwachsene geeignet für radikale bildgeführte Strahlentherapie bei Prostata-, Kopf- und Hals-, Gehirn- oder Lungenkrebs.
Die Variation der Bedingungen basiert auf den Anforderungen von Algorithmen des maschinellen Lernens, die eine hohe klinische Anwendbarkeit erfordern, die von der Qualität und Quantität der verfügbaren Eingabedaten abhängt.
Der Eingabedatensatz sollte daher die Variation der Anatomie, die in der Bevölkerung vorkommt, angemessen umfassen.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Der Teilnehmer ist bereit und in der Lage, eine informierte Zustimmung zur Teilnahme an der Studie zu geben
- Männlich oder weiblich
- Ab 18 Jahren
- Diagnostiziert mit primärem Prostatakrebs, Kopf-Hals-Krebs, Lungenkrebs oder Hirntumor
- Mit kurativer Absicht behandelt
- Geeignet für radikale bildgeführte Strahlentherapie
- WHO-ECOG-Leistungsstatus 0 oder 1
- Voraussichtliches Überleben von 18 Monaten oder mehr
Ausschlusskriterien:
- Der Teilnehmer ist nicht bereit oder in der Lage, die im Protokoll angegebenen Anforderungen der Studie zu erfüllen, z. Zugriff auf und Ausfüllen von webbasierten Langzeit-Follow-up-Fragebögen.
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Kohorte
- Zeitperspektiven: Interessent
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Prostatakrebs
Erwachsene, die für eine radikale bildgeführte Strahlentherapie ihres Prostatakrebses geeignet sind, ca. 170 Patienten Komponenten aus RTOG, LENT SOM(A), RMH-Symptomskala und UCLA-PCI-Fragebögen (Prostate Cancer Index) werden verwendet.
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Ausgegebene Fragebögen überwachen die klinische Toxizität, die jeder Patient bis zu 5 Jahre nach der Strahlentherapie erfährt
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Kopf-Hals-Krebs
Erwachsene, die für eine radikale bildgeführte Strahlentherapie für ihren Kopf- und Halskrebs geeignet sind, etwa 140 Patienten.
Es werden Komponenten aus CTCAE v3, LENT SOM(A), EORTC QLQ H+N35 und modifizierten Xerostomie-Fragebögen verwendet.
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Ausgegebene Fragebögen überwachen die klinische Toxizität, die jeder Patient bis zu 5 Jahre nach der Strahlentherapie erfährt
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Tumore des zentralen Nervensystems
Erwachsene, die für eine radikale bildgeführte Strahlentherapie ihres ZNS-Tumors geeignet sind, möglichst viele Patienten rekrutiert.
Es werden Komponenten aus den Fragebögen RTOG, LENT SOM(A), Folstein Mini Mental State Examination & Generalized activites of daily living scale (G-ADL) Fragebögen verwendet.
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Ausgegebene Fragebögen überwachen die klinische Toxizität, die jeder Patient bis zu 5 Jahre nach der Strahlentherapie erfährt
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Lungenkrebs
Erwachsene, die für eine radikale bildgeführte Strahlentherapie für ihren Lungenkrebs geeignet sind, rekrutieren so viele Patienten wie möglich.
Komponenten aus RTOG- und LENT-SOM(A)-Fragebögen werden verwendet.
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Ausgegebene Fragebögen überwachen die klinische Toxizität, die jeder Patient bis zu 5 Jahre nach der Strahlentherapie erfährt
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Modellierung maschinellen Lernens
Zeitfenster: 8 Jahre von FPFV
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Charakterisieren Sie maschinelle Lernmodelle für die vier Krankheitsorte.
Entwicklung von maschinellen Lernalgorithmen für die Autosegmentierung der Anatomie von normalem Gewebe und zur Erweiterung von maschinellen Lernalgorithmen zur Identifizierung und Segmentierung normaler Gewebestrukturen in Kegelstrahl-CT-Bildern und zur Nutzung der ML-Segmentierungen zur Bewertung von Bildsignaturen, die mit der Behandlungstoxizität korrelieren
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8 Jahre von FPFV
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Vorhersagemodellierung
Zeitfenster: 8 Jahre von FPFV
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Prognostizieren Sie Leistungsübereinstimmungen mit veröffentlichten Techniken.
Kombinieren der maschinellen Lernmodelle in Ergebnis 1 mit Bewertungsdaten vor der Behandlung und quantitativen Bewertungen während der Behandlung in Ergebnis 3 für die Konstruktion und Bewertung eines prädiktiven mathematischen Modells
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8 Jahre von FPFV
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Klinische Toxizitätsbewertung
Zeitfenster: 8 Jahre von FPFV
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Bewertung der klinischen Toxizität, die jeder Patient bis zu 5 Jahre nach der Strahlentherapie erfährt, um die Vorhersagemodelle in Ergebnis 2 zu informieren
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8 Jahre von FPFV
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Raj Dr. Jena, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust & the University of Cambridge
- Hauptermittler: Suzanne Miller, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust
- Hauptermittler: Amy Bates, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
11. September 2019
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
1. Januar 2023
Studienabschluss (Voraussichtlich)
1. Januar 2028
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
15. August 2019
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
16. August 2019
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
19. August 2019
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
2. August 2021
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
26. Juli 2021
Zuletzt verifiziert
1. Juli 2021
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- Hamlet.rt
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Unentschieden
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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