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Integration von quantitativer MRT und künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Klassifizierung von Prostatakrebs

21. Mai 2026 aktualisiert von: Jonsson Comprehensive Cancer Center
Diese Studie bewertet, wie neue Magnetresonanztomographie (MRT) und Techniken der künstlichen Intelligenz die Bildqualität und die quantitativen Informationen für zukünftige Prostata-MRT-Untersuchungen bei Patienten mit Verdacht auf bestätigten Prostatakrebs verbessern. Die in dieser Studie entwickelten MRT- und künstlichen Intelligenztechniken können die Genauigkeit bei der Diagnose von Prostatakrebs in Zukunft verbessern, indem weniger invasive Techniken als derzeit verwendet werden.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

HAUPTZIELE:

I. Entwicklung und Bewertung quantitativer dynamischer kontrastverstärkter (DCE)-MRT-Analysetechniken, die patienten- und scannerspezifische Variabilitäten bei der Berechnung quantitativer Parameter minimieren.

II. Entwicklung und Bewertung diffusionsgewichteter Bildgebungsverfahren (DWI), die geometrische Verzerrungen der Prostata aufgrund von patienten- und scannerspezifischer Anfälligkeit und Wirbelstromeffekten reduzieren.

III. Entwicklung und Bewertung von Mehrklassen-Deep-Learning-Modellen, die systematisch quantitative multiparametrische (mp)-MRT-Merkmale zur genauen Erkennung und Klassifizierung von klinisch signifikantem Prostatakrebs (csPCa) integrieren.

UMRISS:

RÜCKBLICK: Die Krankenakten der Patienten werden überprüft.

PROSPEKTIV: Die Patienten werden einer zusätzlichen 3-Tesla-MRT-Bildgebung über 30 Minuten vor, während oder nach ihrer standardmäßigen 3-T-MRT für insgesamt 1,5 Stunden unterzogen.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

275

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

  • Vereinigte Staaten
    • California
      • Los Angeles, California, Vereinigte Staaten, 90095
        • Rekrutierung
        • UCLA / Jonsson Comprehensive Cancer Center
        • Kontakt:
        • Hauptermittler:
          • Kyung H. Sung, PhD

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

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Patienten an der University of California, Los Angeles (UCLA), die sich möglicherweise bereits einer multiparametrischen 3-T-MRT der Prostata unterzogen haben oder vor einer Biopsie oder radikalen Prostatektomie zu einer multiparametrischen 3-T-MRT der Prostata überwiesen wurden.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Männliche Patienten ab 18 Jahren
  • Klinischer Verdacht auf Prostatakrebs oder durch Biopsie bestätigter Prostatakrebs
  • Multiparametrische 3-T-Prostata-MRT an der University of California in Los Angeles (UCLA) durchgeführt oder unterzogen
  • Fähigkeit zur Einwilligung

Ausschlusskriterien:

  • Kontraindikationen für MRT (z. B. Herzgeräte, künstliche Herzklappen, schwere Klaustrophobie)
  • Kontraindikationen für Gadolinium-Kontrastmittel außer der Möglichkeit einer allergischen Reaktion auf das Gadolinium-Kontrastmittel
  • Vorherige Strahlentherapie

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Beobachtung (elektronische Überprüfung der Patientenakte, 3-T-MRT)

RÜCKBLICK: Die Krankenakten der Patienten werden überprüft.

PROSPEKTIV: Die Patienten werden über 30 Minuten vor, während oder nach ihrer standardmäßigen 3T-MRT für insgesamt 1,5 Stunden einer zusätzlichen 3T-MRT-Bildgebung unterzogen.
Sonstiges: Überprüfung der elektronischen Patientenakte
Medizinische Diagramme werden überprüft
Verfahren: 3 Tesla Magnetresonanztomographie
Unterziehe dich einer 3-T-MRT
Andere Namen:
  • 3T MRT
  • 3-Tesla-MRT

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Entwicklung quantitativer dynamischer Kontrastmittel (DCE)-unterstützter Magnetresonanztomographie (MRI)-Analysetechniken
Zeitfenster: Bis zu 5 Jahre
Sowohl die Transferkonstante (Ktrans) als auch die Geschwindigkeitskonstante (Kep) von normalem Prostatagewebe werden für die Inter-Scanner-Variabilität bewertet. Paarweise Unähnlichkeiten zwischen Verteilungen werden geschätzt, indem die Kolmogorov-Smirnov-Statistik berechnet wird, die als maximale Differenz zwischen den empirischen Verteilungsfunktionen über den Bereich des Parameters definiert ist, wobei 200 Fälle für jeden der drei MRT-Scanner verwendet werden. Der Mittelwert dieser paarweisen Unterschiede zwischen Scannern wird berechnet, um die Gesamtabweichung jedes DCE-MRI-Modells zu quantifizieren. Die Konstruktion eines 95%-Konfidenzintervalls für die Differenz der mittleren Diskrepanzen unter Verwendung des nichtparametrischen Bootstrap wird durchgeführt, um diese mittlere Diskrepanz zwischen DCE-MRI-Modellen zu vergleichen. 10.000 Bootstrap-Stichproben werden generiert, indem Patienten mit Ersatz entnommen und vom Scanner geschichtet werden. Wird zu dem Schluss kommen, dass das vorgeschlagene DCE-MRI-Modell eine verringerte Variabilität zwischen den Scannern aufweist, wenn das 95%-Konfidenzintervall vollständig kleiner als null ist.
Bis zu 5 Jahre
Entwicklung diffusionsgewichteter Bildgebungsverfahren (DWI), die die geometrische Verzerrung der Prostata reduzieren
Zeitfenster: Bis zu 5 Jahre
Unterschiede zwischen rechteckigem Sichtfeld-ENCODE und Standard-DWI in Bezug auf den Ähnlichkeitskoeffizienten des Prostatawürfels (primäres Ergebnis) und die scheinbare Konsistenz des Diffusionskoeffizienten werden verglichen.
Bis zu 5 Jahre
Entwicklung von Multi-Class-Deep-Learning-Modellen
Zeitfenster: Bis zu 5 Jahre
Die Gesamtleistung von FocalNet und Prostate Imaging Reporting & Data System Version 2 wird in Bezug auf die Fläche unter der Kurve verglichen. Der Vergleich zwischen der Fläche unter den Kurven wird unter Verwendung des DeLong-Tests durchgeführt. Wird auch den Vergleich zwischen FocalNet und grundlegenden Deep-Learning-Methoden (U-Net und Deeplab ohne Focal Loss [FL] und Mutual Finding Loss [MFL]) beinhalten, um die Vorteile der Verwendung von FL und MFL mit derselben Studienkohorte zu charakterisieren. Für jeden dieser Ansätze wird ein optimaler Schnittpunkt für die Klassifizierung von klinisch signifikantem Prostatakrebs durch Maximierung von Youden's J (= Sensitivität + Spezifität - 1) identifiziert und basierend auf dem ausgewählten Schnitt werden Sensitivität, Spezifität und 95 % Konfidenzintervalle angegeben. Punkt.
Bis zu 5 Jahre

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Jonsson Comprehensive Cancer Center

Mitarbeiter

National Cancer Institute (NCI)
National Institutes of Health (NIH)

Ermittler

  • Hauptermittler: Kyung H Sung, PhD, UCLA / Jonsson Comprehensive Cancer Center

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)

1. April 2021

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Juni 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Juni 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

18. Februar 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

18. Februar 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

21. Februar 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

26. Mai 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

21. Mai 2026

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 19-002202 (Andere Kennung: UCLA / Jonsson Comprehensive Cancer Center)
  • NCI-2021-00373 (Registrierungskennung: CTRP (Clinical Trial Reporting Program))
  • R01CA248506 (US NIH Stipendium/Vertrag)
  • 441480-KS-29447 (Andere Zuschuss-/Finanzierungsnummer: NCI)

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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