Evaluación de la cosmética mamaria utilizando redes neuronales profundas: un estudio exploratorio (ABCD) (ABCD)
7 de abril de 2025 actualizado por: Dr. Tabassum Wadasadawala, Tata Memorial Centre
La cirugía y la radioterapia en pacientes con cáncer de mama pueden provocar cambios en el tratamiento y afectar el aspecto final de las mamas.
En este estudio, estamos tratando de evaluar las fotografías de los senos posteriores al tratamiento de los pacientes y someterlas a un programa basado en inteligencia artificial para clasificarlas en categorías apropiadas según los cambios desde la línea de base.
Esta solución automatizada ayudará a disminuir el tiempo requerido por los médicos en la clínica para lograr esta tarea.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Descripción detallada
Se introdujo un nuevo algoritmo que se basa en una red neuronal profunda (DNN) que recibe una imagen como entrada y devuelve las coordenadas de los puntos clave de los senos como salida. Estos puntos clave luego se asignan a un algoritmo de ruta más corta que modela las imágenes como gráficos para refinar la localización de los puntos clave del seno. El algoritmo aprende, directamente de la imagen, a calcular características y a usar esas características en el análisis del resultado estético. Esto se compone de dos módulos principales: regresión y refinamiento de mapas de calor, y regresión de puntos clave. Para realizar la regresión del mapa de calor, se utiliza el modelo U-Net.
El objetivo del primer módulo es generar una representación intermedia consistente en una localización difusa de los puntos clave a detectar.
El segundo módulo recibe y refina esta localización difusa y, a través de cálculos complejos, genera las coordenadas x e y de los puntos clave, y los datos generados a partir de los cuales se pueden usar para la clasificación de enfermedades/imágenes.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
720
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Estudio Contacto
- Nombre: Tabassum Wadasadawala, MD
- Número de teléfono: 9324445303
- Correo electrónico: twadasadwala@actrec.gov.in
Ubicaciones de estudio
-
-
Maharashtra
-
Mumbai, Maharashtra, India, 400012
- Reclutamiento
- Tata Memorial Centre
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Contacto:
- Tabassum Wadasadawala, MD
- Número de teléfono: 9324445303
- Correo electrónico: twadasadawala@actrec.gov.in
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Contacto:
- Tabassum Wadasadawala, MD
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Contacto:
- Sahil Sood, MD
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Contacto:
- Amit Sethi, PhD
-
Contacto:
- Rajiv Sarin, MD
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Contacto:
- Rima Pathak, MD
-
Contacto:
- Revathy Krishnamurthy, MD
-
Contacto:
- Vani Parmar, MD
-
Contacto:
- Pallavi Rane, M.Sc
-
-
Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
19 años a 80 años (Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Este es un análisis retrospectivo de fotografías de pacientes que han sido adquiridas después del consentimiento informado por escrito según los requisitos éticos.
Las pacientes acumuladas en el estudio prospectivo en curso (CTRI/2020/01/022871) han vuelto a dar su consentimiento para el estudio actual con el fin de someter sus fotografías de mamas para el análisis de redes neuronales.
No se toman fotografías por separado para el estudio actual.
Por lo tanto, este es esencialmente un estudio retrospectivo de las fotografías de los senos para predecir la estética.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Diagnóstico confirmado de cáncer de mama primario (invasivo o in situ)
- Paciente sometida a conservación mamaria / Reconstrucción mamaria completa
- Paciente recibió RT de mama
- Ya proporcionó consentimiento informado por escrito en proyectos anteriores
- La paciente proporcionó fotografías de ambos senos.
- Enfermedad no metastásica u oligometastásica
- Edad > 18 años
- reconsentimiento dado
Criterio de exclusión:
- Mastectomía sin reconstrucción mamaria completa
- Cáncer de mama bilateral
- Irradiación mamaria parcial
- paciente masculino
- Esperanza de vida limitada debido a la comorbilidad
- Pacientes sometidos a refuerzo braquial
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Proporción de pacientes con excelente/buena estética
Periodo de tiempo: 3 años
|
Las fotografías de los pacientes se procesarán para el análisis basado en inteligencia artificial de la predicción de la cosmética mamaria.
|
3 años
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Estadística Kappa entre diferentes redes neuronales profundas
Periodo de tiempo: 3 años
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Concordancia de varias redes neuronales profundas en la predicción de la estética mamaria
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3 años
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Tabassum Wadasadwala, MD, Tata Memorial Centre
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Publicaciones Generales
- Cardoso MJ, Cardoso JS, Wild T, Krois W, Fitzal F. Comparing two objective methods for the aesthetic evaluation of breast cancer conservative treatment. Breast Cancer Res Treat. 2009 Jul;116(1):149-52. doi: 10.1007/s10549-008-0173-4. Epub 2008 Sep 7.
- Fitzal F, Krois W, Trischler H, Wutzel L, Riedl O, Kuhbelbock U, Wintersteiner B, Cardoso MJ, Dubsky P, Gnant M, Jakesz R, Wild T. The use of a breast symmetry index for objective evaluation of breast cosmesis. Breast. 2007 Aug;16(4):429-35. doi: 10.1016/j.breast.2007.01.013. Epub 2007 Mar 26.
- Cardoso JS, Silva W, Cardoso MJ. Evolution, current challenges, and future possibilities in the objective assessment of aesthetic outcome of breast cancer locoregional treatment. Breast. 2020 Feb;49:123-130. doi: 10.1016/j.breast.2019.11.006. Epub 2019 Nov 21.
- START Trialists' Group; Bentzen SM, Agrawal RK, Aird EG, Barrett JM, Barrett-Lee PJ, Bliss JM, Brown J, Dewar JA, Dobbs HJ, Haviland JS, Hoskin PJ, Hopwood P, Lawton PA, Magee BJ, Mills J, Morgan DA, Owen JR, Simmons S, Sumo G, Sydenham MA, Venables K, Yarnold JR. The UK Standardisation of Breast Radiotherapy (START) Trial A of radiotherapy hypofractionation for treatment of early breast cancer: a randomised trial. Lancet Oncol. 2008 Apr;9(4):331-41. doi: 10.1016/S1470-2045(08)70077-9. Epub 2008 Mar 19.
- START Trialists' Group; Bentzen SM, Agrawal RK, Aird EG, Barrett JM, Barrett-Lee PJ, Bentzen SM, Bliss JM, Brown J, Dewar JA, Dobbs HJ, Haviland JS, Hoskin PJ, Hopwood P, Lawton PA, Magee BJ, Mills J, Morgan DA, Owen JR, Simmons S, Sumo G, Sydenham MA, Venables K, Yarnold JR. The UK Standardisation of Breast Radiotherapy (START) Trial B of radiotherapy hypofractionation for treatment of early breast cancer: a randomised trial. Lancet. 2008 Mar 29;371(9618):1098-107. doi: 10.1016/S0140-6736(08)60348-7. Epub 2008 Mar 19.
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- Vrieling C, Collette L, Bartelink E, Borger JH, Brenninkmeyer SJ, Horiot JC, Pierart M, Poortmans PM, Struikmans H, Van der Schueren E, Van Dongen JA, Van Limbergen E, Bartelink H. Validation of the methods of cosmetic assessment after breast-conserving therapy in the EORTC "boost versus no boost" trial. EORTC Radiotherapy and Breast Cancer Cooperative Groups. European Organization for Research and Treatment of Cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 1999 Oct 1;45(3):667-76. doi: 10.1016/s0360-3016(99)00215-1.
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- Pezner RD, Lipsett JA, Vora NL, Desai KR. Limited usefulness of observer-based cosmesis scales employed to evaluate patients treated conservatively for breast cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 1985 Jun;11(6):1117-9. doi: 10.1016/0360-3016(85)90058-6.
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- Wadasadawala T, Sinha S, Verma S, Parmar V, Kannan S, Pathak R, Sarin R, Gaikar M. A prospective comparison of subjective and objective assessments of cosmetic outcomes following breast brachytherapy. J Contemp Brachytherapy. 2019 Jun;11(3):207-214. doi: 10.5114/jcb.2019.85414. Epub 2019 Jun 28.
- Maier A, Syben C, Lasser T, Riess C. A gentle introduction to deep learning in medical image processing. Z Med Phys. 2019 May;29(2):86-101. doi: 10.1016/j.zemedi.2018.12.003. Epub 2019 Jan 25.
- Hamidinekoo A, Denton E, Rampun A, Honnor K, Zwiggelaar R. Deep learning in mammography and breast histology, an overview and future trends. Med Image Anal. 2018 Jul;47:45-67. doi: 10.1016/j.media.2018.03.006. Epub 2018 Mar 26.
- Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, Ko J, Swetter SM, Blau HM, Thrun S. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2017 Feb 2;542(7639):115-118. doi: 10.1038/nature21056. Epub 2017 Jan 25. Erratum In: Nature. 2017 Jun 28;546(7660):686. doi: 10.1038/nature22985.
- Le WT, Maleki F, Romero FP, Forghani R, Kadoury S. Overview of Machine Learning: Part 2: Deep Learning for Medical Image Analysis. Neuroimaging Clin N Am. 2020 Nov;30(4):417-431. doi: 10.1016/j.nic.2020.06.003. Epub 2020 Sep 18.
- Shen D, Wu G, Suk HI. Deep Learning in Medical Image Analysis. Annu Rev Biomed Eng. 2017 Jun 21;19:221-248. doi: 10.1146/annurev-bioeng-071516-044442. Epub 2017 Mar 9.
- Budrukkar AN, Sarin R, Shrivastava SK, Deshpande DD, Dinshaw KA. Cosmesis, late sequelae and local control after breast-conserving therapy: influence of type of tumour bed boost and adjuvant chemotherapy. Clin Oncol (R Coll Radiol). 2007 Oct;19(8):596-603. doi: 10.1016/j.clon.2007.06.008. Epub 2007 Aug 13.
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
4 de octubre de 2021
Finalización primaria (Estimado)
1 de diciembre de 2025
Finalización del estudio (Estimado)
1 de septiembre de 2026
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
28 de junio de 2022
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
4 de julio de 2022
Publicado por primera vez (Actual)
8 de julio de 2022
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
10 de abril de 2025
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
7 de abril de 2025
Última verificación
1 de abril de 2025
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- 3734
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
No
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