Verbesserung der Klassifizierung von Prostataläsionen und Entwicklung eines PI-RADS 3-Klassifikators
2. November 2023 aktualisiert von: Dr. Panagiota Manava, Paracelsus Medical University
Verbesserung der Klassifizierung von Prostataläsionen und der diagnostischen Genauigkeit durch maschinelles Lernen: Eine umfassende Bewertung und Entwicklung eines PI-RADS 3-Klassifikators
Die Forscher schlagen eine KI-Methodik vor, die maschinelles Lernen, histologische Ergebnisse und fachmännische Bildinterpretation für die Entwicklung eines PI-RADS 3-Klassifikators kombiniert.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Prostatakrebs ist das häufigste Karzinom bei männlichen Patienten in westlichen Industrieländern.
Mit der multiparametrischen Prostata-MRT (mpMRT) können Patienten ausgewählt werden, die potenzielle Kandidaten für eine Biopsie sein könnten.
In dieser Studie stellen die Forscher eine umfassende Methodik vor, die eine Vielzahl von KI-Algorithmen bewertet und ihre Leistung anhand eines großen und hochwertigen Datensatzes bewertet, mit dem Ziel, ein effizientes Modell zu generieren und einen PI-RADS 3-Klassifikator zu entwickeln.
Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens mit den durch mpMRT bereitgestellten Informationen, histopathologischen Ergebnissen sowie fachmännischer Bildinterpretation versuchen die Forscher, die diagnostische Genauigkeit zu verbessern, was in Zukunft zu fundierteren klinischen Entscheidungen führen und unnötige Biopsien reduzieren kann.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Tatsächlich)
173
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Nuernberg, Deutschland
- Department of Radiology and Nuclear Medicine, Klinikum Nuernberg, Paracelsus Medical University, Germany
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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
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Bei der Studienpopulation handelt es sich um Patienten einer Klinik für Grundversorgung
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- In diese prospektive Studie werden nur Patienten mit einer klinischen Indikation für eine MP-Prostata-MRT einbezogen.
- Keine Allergien gegen GBCA
Ausschlusskriterien:
1. Kontraindikationen für die MRT
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 |
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Experimental-
experimentell: Patienten mit einer Erkrankung
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Kontrollgruppe
Kontrollgruppe: Patienten ohne Erkrankung
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Normalisiertes quantitatives Signal – Intensität – Messungen mit Region of Interest in spezifischen T2-gewichteten axialen MRT-Bildern
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss durchschnittlich 3 Jahre
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Für quantitative Signalintensitätsmessungen werden interessierende Regionen in verschiedenen Prostataläsionen eingezeichnet, wobei die Größe der interessierenden Region von der Zielstruktur abhängt.
Die Bildanalyse wird auf einer PACS-Workstation durchgeführt.
Die Signalintensität wird gemessen und normalisiert, daher sind keine Einheiten erforderlich.
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bis zum Studienabschluss durchschnittlich 3 Jahre
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Quantitatives Signal – Intensität – Messungen mit Region of Interest in spezifischen axialen MRT-Bildern mit scheinbarem Diffusionskoeffizienten (ADC).
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss durchschnittlich 3 Jahre
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In verschiedenen Prostataläsionen werden für Signalintensitätsmessungen interessierende Bereiche eingezeichnet, wobei die Größe des interessierenden Bereichs von der Zielstruktur abhängt.
Die Signalintensität wird in mm2/s gemessen und normiert
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bis zum Studienabschluss durchschnittlich 3 Jahre
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Quantitative Signal-Intensitätsmessungen mit Region of Interest in bestimmten axialen MRT-Bildern mit hohem B-Wert (800, 1500, 4000).
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss durchschnittlich 3 Jahre
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In verschiedenen Prostataläsionen werden für Signalintensitätsmessungen interessierende Bereiche eingezeichnet, wobei die Größe des interessierenden Bereichs von der Zielstruktur abhängt.
Die Signalintensität wird in mm2/s gemessen und normiert
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bis zum Studienabschluss durchschnittlich 3 Jahre
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Signal-Intensitätsmessungen mit Region of Interest in spezifischen dynamischen kontrastverstärkten (DCE) MRT-Bildern
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss durchschnittlich 3 Jahre
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In verschiedenen Prostataläsionen werden für Signalintensitätsmessungen interessierende Bereiche eingezeichnet, wobei die Größe des interessierenden Bereichs von der Zielstruktur abhängt.
Die Signalintensität wird gemessen und normalisiert.
Die Bildanalyse wird auf einer PACS-Workstation durchgeführt.
Die ursprünglichen Zeitintensitätskurven werden in relative Verstärkungskurven umgewandelt.
Daher sind sie in Bezug auf den ersten Zeitpunkt normalisiert und stellen den prozentualen Anstieg im Vergleich zur Zeit vor dem Eintreffen des Kontrastmittels dar, es werden keine Einheiten benötigt.
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bis zum Studienabschluss durchschnittlich 3 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Studienleiter: Michael M. Lell, Prof. Dr. med., Department of Radiology and Nuclear Medicine, Klinikum Nuernberg, Paracelsus Medical University, Germany
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
Allgemeine Veröffentlichungen
- Turkbey B, Rosenkrantz AB, Haider MA, Padhani AR, Villeirs G, Macura KJ, Tempany CM, Choyke PL, Cornud F, Margolis DJ, Thoeny HC, Verma S, Barentsz J, Weinreb JC. Prostate Imaging Reporting and Data System Version 2.1: 2019 Update of Prostate Imaging Reporting and Data System Version 2. Eur Urol. 2019 Sep;76(3):340-351. doi: 10.1016/j.eururo.2019.02.033. Epub 2019 Mar 18.
- Weinreb JC, Barentsz JO, Choyke PL, Cornud F, Haider MA, Macura KJ, Margolis D, Schnall MD, Shtern F, Tempany CM, Thoeny HC, Verma S. PI-RADS Prostate Imaging - Reporting and Data System: 2015, Version 2. Eur Urol. 2016 Jan;69(1):16-40. doi: 10.1016/j.eururo.2015.08.052. Epub 2015 Oct 1.
- Morash C. What do you do with PI-RADS-3? Can Urol Assoc J. 2021 Apr;15(4):122. doi: 10.5489/cuaj.7262. No abstract available.
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. Januar 2018
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
31. Dezember 2020
Studienabschluss (Tatsächlich)
24. August 2023
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
24. August 2023
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
2. November 2023
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
3. November 2023
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
3. November 2023
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
2. November 2023
Zuletzt verifiziert
1. November 2023
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- AI_Prostate_1_KNN
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
NEIN
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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