Aprendizaje profundo para la segmentación de la próstata (GOPI-Segm)
Segmentación de la próstata asistida por computadora en varias zonas en imágenes de RM utilizando un enfoque basado en el aprendizaje profundo
Debido a que los criterios de diagnóstico para el cáncer de próstata son diferentes en la zona periférica y de transición, la segmentación de la próstata es necesaria para cualquier sistema de diagnóstico asistido por computadora destinado a caracterizar las lesiones prostáticas en imágenes de resonancia magnética (RM). La segmentación manual requiere mucho tiempo y puede diferir entre radiólogos con diferente experiencia. Desarrollamos y entrenamos un algoritmo de red neuronal convolucional para segmentar toda la próstata, la zona de transición y el estroma fibromuscular anterior en imágenes ponderadas en T2 de 787 resonancias magnéticas de una base de datos de correlación patológica radiológica prospectiva existente que contiene resonancias magnéticas de próstata de pacientes tratados con prostatectomía entre 2008 y 2014 (base de datos CLARA-P).
El propósito de este estudio es validar este algoritmo en una cohorte independiente de pacientes.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Tipo de estudio
Inscripción (Anticipado)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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-
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Lyon, Francia, 69008
- Reclutamiento
- Hôpital Edouard Herriot
-
Contacto:
- Olivier ROUVIERE, Pr
-
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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:
- RM de próstata contenida en el PACS de los Hospices Civils de Lyon
- Realizado en 2016-2019
Criterio de exclusión:
- Resonancias magnéticas de pacientes que ya recibieron tratamiento para el cáncer de próstata
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Modelos observacionales: Grupo
- Perspectivas temporales: Retrospectivo
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Pacientes con una resonancia magnética en una unidad de 3 Tesla (T)
La cohorte de validación total se compone de imágenes axiales ponderadas en T2 de la próstata obtenidas de 31 resonancias magnéticas de próstata en una unidad de 3T elegidas aleatoriamente entre las resonancias magnéticas de próstata realizadas en los Hospices Civils de Lyon en 20162015-2019
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El algoritmo se utiliza para realizar una segmentación multizona de la próstata, incluida la delimitación de: los contornos de la próstata completa, los contornos de la zona de transición, el estroma fibromuscular anterior. Los contornos son corregidos de forma independiente por 2 radiólogos. Se almacenarán los contornos corregidos de las diferentes zonas y para cada zona se utilizarán 6 métricas diferentes para evaluar la diferencia entre el contorno inicial y el corregido:
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Pacientes con una resonancia magnética en una unidad de 1,5 Tesla
La cohorte de validación total se compone de imágenes axiales potenciadas en T2 de la próstata obtenidas de 31 resonancias magnéticas de próstata en una unidad de 1,5 T elegidas aleatoriamente entre las resonancias magnéticas de próstata realizadas en los Hospices Civils de Lyon en 20162015-2019
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El algoritmo se utiliza para realizar una segmentación multizona de la próstata, incluida la delimitación de: los contornos de la próstata completa, los contornos de la zona de transición, el estroma fibromuscular anterior. Los contornos son corregidos de forma independiente por 2 radiólogos. Se almacenarán los contornos corregidos de las diferentes zonas y para cada zona se utilizarán 6 métricas diferentes para evaluar la diferencia entre el contorno inicial y el corregido:
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Distancia de malla media (media) entre los contornos de toda la próstata realizados por el algoritmo y los dos radiólogos
Periodo de tiempo: Mes 11
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La Distancia de malla media corresponde a la Distancia límite media (ABD) para cada punto de la segmentación de referencia. Primero se calcula la distancia al punto más cercano de la segmentación comparada. Luego se calcula el promedio de todas estas distancias y se obtiene el ABD. La distancia de malla media entre los contornos de toda la próstata realizados por el algoritmo y cada radiólogo se utilizará como medida de resultado principal. |
Mes 11
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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
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- GOPI-Segmentation_2019
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