Segmentación automática de hígado poliquístico (ASEPOL)
Segmentación Automática por una Red Neuronal Convolucional (Inteligencia Artificial - Aprendizaje Profundo) de Hígados Poliquísticos, como Modelo de Hígados Dismórficos Multi-lesionales
Evaluar el volumen del hígado antes de la cirugía, predecir el volumen de hígado restante después de la cirugía, detectar lesiones primarias o secundarias en el parénquima hepático son aplicaciones comunes que requieren una detección óptima de los contornos del hígado y, por lo tanto, la segmentación del hígado.
Existen varias técnicas manuales y laboriosas, semiautomáticas e incluso automáticas.
Sin embargo, la patología severa que deforma los contornos del hígado (hígados multimetastásicos...), el ambiente hepático de densidad similar al hígado o las lesiones, la técnica de exploración por TC son variables que dificultan la detección de los contornos. Las técnicas actuales, incluso las automáticas, están limitadas en este tipo de casos (no raros) y la mayoría de las veces requieren reajustes que hacen que la automatización pierda su valor.
Todos estos criterios de dificultades de segmentación se recogen en los hígados de poliquistosis hepatorrenal, que por tanto constituyen un modelo de estudio adaptado para el desarrollo de una herramienta de segmentación automática.
Para obtener una segmentación automática de cualquier hígado lesionado, superando los criterios de dificultad considerados, los investigadores han desarrollado una red neuronal convolucional (inteligencia artificial - aprendizaje profundo) útil para la práctica clínica.
Descripción general del estudio
Estado
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Anticipado)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Lyon, Francia, 69437
- Reclutamiento
- Service de radiologie - Pavillon B - Cellule Recherche imagerie, Hôpital Edouard Herriot (HCL)
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Contacto:
- Bénédicte CAYOT
- Número de teléfono: +33 472110400
- Correo electrónico: benedicte.cayot@chu-lyon.fr
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Contacto:
- Pierre-Jean VALETTE, MD, Prof.
- Número de teléfono: +33 472117544
- Correo electrónico: pierre-jean.valette@chu-lyon.fr
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Investigador principal:
- Pierre-Jean VALETTE, MD, Prof.
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes ≥ 18 años
- Pacientes con poliquistosis hepato-renal, con o sin cirugía
- Pacientes con al menos una tomografía computarizada abdominal-pélvica sin inyección o con inyección entre el 1 de enero de 2016 y agosto de 2018
- Pacientes con imágenes de buena calidad y disponibilidad.
Criterio de exclusión:
- Pacientes sin imágenes de tomografía computarizada disponibles
- Pacientes con imágenes de tomografía computarizada de mala calidad
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Grupo de entrenamiento de redes neuronales
Para cada paciente se recogerán las siguientes variables radiológicas, relacionadas con cada examen de TC:
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Los exámenes de TC anonimizados serán revisados en Lyon, en el departamento de imágenes del Hospital Edouard Herriot, por un radiólogo experto y un interno de los hospitales de Lyon.
Se realizará una fase inicial de formación de la red de inteligencia artificial: - Segmentación de los hígados de una primera parte del examen de TC, por un interno de los hospitales de Lyon Se realizará una fase inicial de formación de la red de inteligencia artificial: - Uso de datos informáticos para impulsar la red de inteligencia artificial. |
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Grupo de validación de redes neuronales
Para cada paciente se recogerán las siguientes variables radiológicas, relacionadas con cada examen de TC:
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Los exámenes de TC anonimizados serán revisados en Lyon, en el departamento de imágenes del Hospital Edouard Herriot, por un radiólogo experto y un interno de los hospitales de Lyon.
Se realizará una fase de validación de la herramienta de inteligencia artificial con segmentación de los hígados de la segunda parte de los exámenes de TC: - Realizado por un interno en los hospitales de Lyon Se realizará una fase de validación de la herramienta de inteligencia artificial con segmentación de los hígados de la segunda parte de los exámenes de TC: - Realizado por la red neuronal |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Prueba de segmentación automática por la red neuronal convolucional en este grupo y recopilación de conjunto de datos
Periodo de tiempo: A los 4 meses de la aleatorización
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Desarrollo de una herramienta de segmentación automática para hígados poliquísticos altamente dismórficos como requisito previo para la segmentación de cualquier tipo de hígados multilesionales de difícil segmentación, con el fin de facilitar la detección de lesiones y la medida de volumen en la práctica clínica. Aleatorización del paciente en dos grupos de datos, uno para entrenar y el otro para Validar la red neuronal convolucional (inteligencia artificial)
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A los 4 meses de la aleatorización
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Anticipado)
Finalización del estudio (Anticipado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- ASEPOL
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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