Täysin automatisoitu putki ei-pienisoluisen keuhkosyövän (NSCLC) havaitsemiseen ja segmentointiin TT-kuvissa
perjantai 3. huhtikuuta 2020 päivittänyt: Maastricht University
Täysin automatisoitu putki ei-pienisoluisen keuhkosyövän (NSCLC) havaitsemiseen ja segmentointiin TT-kuvissa: kvantitatiivinen ja kvalitatiivinen arviointi
Keuhkokasvaimen tarkka segmentointi on välttämätöntä hoidon suunnittelussa sekä hoitovasteen seurannassa.
On tunnettua, että eri radiologien suorittama keuhkokasvaimen segmentointi antaa erilaisia tuloksia (tarkkailijoiden välinen varianssi).
Lisäksi, jos samaa radiologia pyydetään toistamaan segmentointi useiden viikkojen jälkeen, nämä kaksi segmentointia eivät ole identtisiä (tarkkailijan sisäinen varianssi).
Tässä tutkimuksessa pyrimme kehittämään automatisoidun putkilinjan, joka pystyy tuottamaan nopeita, tarkkoja ja toistettavia keuhkokasvainten segmentaatioita.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Tuntematon
Ehdot
Interventio / Hoito
Yksityiskohtainen kuvaus
Tässä tutkimuksessa pyrimme kehittämään ja testaamaan ei-pienisoluisen keuhkosyövän (NSCLC) automaattisen syväoppimisen havaitsemis- ja segmentointiohjelmistoa, joka pystyy automaattisesti havaitsemaan ja segmentoimaan kasvaimia TT-kuvauksissa ja siten vähentämään ihmisen vaihtelua. Arvioimme yhteisymmärryksen tasoa radiologien ryhmän välillä, suorittaen manuaalisen ja puoliautomaattisen kasvainten segmentoinnin. Tätä varten tarjoamme radiologeille kaksi CT-kuvaussarjaa. Ensimmäinen sarja segmentoidaan manuaalisesti; toinen segmentoidaan automaattisen ohjelmiston avulla.
Myöhemmin käytämme kliinisen tutkimuksen tarkkailijoiden välistä ja sisäistä varianssia simulaatio- tai mallinnustutkimuksessa. Vertailemme myös ohjelmiston segmentoinnissa tarvittavaa aikaa ja johdonmukaisuutta lääkäreiden suoritukseen.
Luotettavuus- ja sopimustutkimus:
6 segmentointiasiantuntijaa määrittelee 25 keuhkosyöpäpotilaan primaariset kasvaimet.
- Arvioi automaattisen segmentoinnin ja radiologien segmentoinnin välinen sopimus 25 potilaan primaarikasvaimet segmentoidaan manuaalisesti radiologien toimesta ja työkalun avulla automaattisesti. Tämän tehtävän suorittamiseen tarvittava aika ja segmentoinnin toistettavuus kirjataan. Päällekkäisyyden aste RO:iden ja automaattisen ääriviivan välillä arvioidaan pareittain käyttämällä noppakerrointa.
- Asiantuntijoiden suorittama kasvainten rajaaminen ohjelmistotyökalun avulla Toiselle 25 potilaalle asiantuntijat saavat automaattisen rajaamisen työkalun avulla. Heillä on mahdollisuus säätää ja vahvistaa sitä. Tarvittava aika tallennetaan. Ero keskimääräisen päällekkäisyysosuuden välillä ensimmäisessä tilanteessa (asiantuntijoiden manuaalinen rajaaminen) ja toisessa tilanteessa (asiantuntijoiden määrittely + ohjelmistotyökalu) arvioidaan käyttämällä usean tarkkailijan noppakerrointa.
- Tarkkailijan sisäisen varianssin arviointi Asiantuntijat toistavat keuhkokasvainten segmentoinnin 2 viikon kuluttua. Ne toistavat manuaalisen segmentoinnin (n=25) ja puoliautomaattisen segmentoinnin (n=25). Tämä mahdollistaa tarkkailijan sisäisen varianssin arvioimisen molemmissa tilanteissa.
- Asiantuntijoiden mieltymysten laadullinen arviointi käyttämällä itse kehitettyä visualisointityökalupakkia.
Opintotyyppi
Havainnollistava
Ilmoittautuminen (Todellinen)
1043
Yhteystiedot ja paikat
Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.
Opiskelupaikat
-
-
Limburg
-
Maastricht, Limburg, Alankomaat, 6229ER
- Maastricht University
-
-
Osallistumiskriteerit
Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- AIKUINEN
- OLDER_ADULT
- LAPSI
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Ei
Sukupuolet, jotka voivat opiskella
Kaikki
Näytteenottomenetelmä
Ei-todennäköisyysnäyte
Tutkimusväestö
CT-skannaukset 1043 potilaasta, joilla oli diagnosoitu NSCLC yhdessä kahdeksasta keskuksesta (Alankomaat, USA, Kiina, Belgia), kerättiin takautuvasti.
Kaikille potilaille otettiin biopsia diagnoosin vahvistamiseksi
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- CT-skannausten saatavuus
- Varman diagnoosin saatavuus
Poissulkemiskriteerit:
- Segmentointien puute
Opintosuunnitelma
Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
NSCLC:n havaitseminen TT-kuvauksissa
Aikaikkuna: Marraskuuta 2019
|
Automaattinen NSCLC-kasvainten havaitseminen
|
Marraskuuta 2019
|
|
NSCLC-skannausten segmentointi
Aikaikkuna: Marraskuuta 2019
|
NSCLC-kasvainten automaattinen segmentointi
|
Marraskuuta 2019
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.
Opintojen ennätyspäivät
Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan julkisella verkkosivustolla.
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (TODELLINEN)
Sunnuntai 10. maaliskuuta 2019
Ensisijainen valmistuminen (TODELLINEN)
Torstai 7. marraskuuta 2019
Opintojen valmistuminen (ODOTETTU)
Lauantai 31. lokakuuta 2020
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Tiistai 12. marraskuuta 2019
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Tiistai 12. marraskuuta 2019
Ensimmäinen Lähetetty (TODELLINEN)
Perjantai 15. marraskuuta 2019
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (TODELLINEN)
Maanantai 6. huhtikuuta 2020
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Perjantai 3. huhtikuuta 2020
Viimeksi vahvistettu
Perjantai 1. marraskuuta 2019
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- ALSP
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
EI
IPD-suunnitelman kuvaus
Tällä hetkellä sitä ei ole tarkoitus julkaista
Tutkimustiedot/asiakirjat
-
Yksittäisen osallistujan tietojoukko
Tiedon tunniste: NSCLC Radiomics Interobserver
-
Yksittäisen osallistujan tietojoukko
Tiedon tunniste: NSCLC Radiomics
-
Yksittäisen osallistujan tietojoukko
Tiedon tunniste: NSCLC Radiogenomics
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Ei
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Ei
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .