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L'utilisation de l'intelligence artificielle pour prédire les ganglions lymphatiques cancéreux pour la stadification du cancer du poumon pendant l'imagerie par ultrasons

10 mars 2020 mis à jour par: Wael Hanna, St. Joseph's Healthcare Hamilton

Développement et validation d'un algorithme assisté par ordinateur utilisant l'intelligence artificielle et les réseaux de neurones profonds pour la segmentation des caractéristiques échographiques des ganglions lymphatiques lors d'une échographie endobronchique

Cette étude vise à déterminer si un réseau d'intelligence artificielle neurale profonde (IA) (NeuralSeg) peut apprendre à attribuer le Canada Lymph Node Score aux ganglions lymphatiques examinés par aspiration transbronchique à l'aiguille par échographie endobronchique (EBUS-TBNA), en utilisant la technique de segmentation. Des images seront créées à partir de 300 vidéos de ganglions lymphatiques d'une bibliothèque prospective et seront utilisées comme ensemble de dérivation pour développer l'algorithme. 100 images supplémentaires de ganglions lymphatiques seront collectées de manière prospective pour valider si NeuralSeg peut appliquer correctement le score.

Aperçu de l'étude

Statut

Complété

Les conditions

Intervention / Traitement

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Réel)

52

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

  • Canada
    • Ontario
      • Hamilton, Ontario, Canada, L8N 4A6
        • St. Joseph's Healthcare Hamilton

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

18 ans et plus (Adulte, Adulte plus âgé)

Accepte les volontaires sains

Non

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

La phase A ne nécessite pas l'inscription des patients. La phase B nécessitera l'inscription prospective des patients pour obtenir l'ensemble de validation des nouvelles vidéos de ganglions lymphatiques. Tous les patients qui doivent subir une procédure EBUS-TBNA pour la stadification médiastinale du NSCLC au St. Joseph's Healthcare Hamilton seront éligibles pour s'inscrire à cette étude. Il n'y a pas de critères d'exclusion. Tous les patients subiront un EBUS-TBNA selon les soins de routine, à l'exception de la seule différence où les procédures seront enregistrées sur vidéo afin qu'elles puissent être utilisées ultérieurement pour une analyse informatique.

La description

Critère d'intégration:

  • doit avoir reçu un diagnostic de cancer du poumon confirmé ou suspecté et subir un diagnostic / une stadification EBUS

Critère d'exclusion:

  • Aucun

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Développement d'un algorithme informatique pour identifier les caractéristiques échographiques des ganglions lymphatiques
Délai: De la collecte de données rétrospective au développement d'algorithmes (1 mois)
Objectif : déterminer si un réseau d'IA de neurones profonds (NeuralSeg) peut apprendre à attribuer le Canada Lymph Node Score aux ganglions lymphatiques examinés par EBUS, en utilisant la technique de segmentation sur un ensemble existant (dérivation) de vidéos de ganglions lymphatiques
De la collecte de données rétrospective au développement d'algorithmes (1 mois)
Validation d'un algorithme informatique pour identifier les caractéristiques échographiques des ganglions lymphatiques
Délai: De la collecte prospective des données à la validation des algorithmes (6 mois)
Objectif : déterminer si NeuralSeg peut appliquer correctement le score des ganglions lymphatiques du Canada à un nouvel ensemble (de validation) de vidéos de ganglions lymphatiques qu'il n'a jamais vu auparavant
De la collecte prospective des données à la validation des algorithmes (6 mois)

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Précision et fiabilité de la segmentation effectuée par NeuralSeg
Délai: De la segmentation réalisée par le chirurgien à la segmentation réalisée par NeuralSeg (1 mois)
Objectif : comparer la précision et la fiabilité de la segmentation effectuée par NeuralSeg à la segmentation effectuée par un chirurgien endoscopique expérimenté à l'aide des coefficients DICE-SORENSEN.
De la segmentation réalisée par le chirurgien à la segmentation réalisée par NeuralSeg (1 mois)
Prédiction NeuralSeg de la malignité des ganglions lymphatiques
Délai: De l'algorithme NeuralSeg utilisé sur l'imagerie EBUS au rapport de biopsie (estimé jusqu'à 2-3 mois)
Objectif : déterminer si NeuralSeg peut prédire avec précision la malignité dans les ganglions lymphatiques par rapport aux résultats de la biopsie du ganglion lymphatique qui a été examiné.
De l'algorithme NeuralSeg utilisé sur l'imagerie EBUS au rapport de biopsie (estimé jusqu'à 2-3 mois)

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

St. Joseph's Healthcare Hamilton

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: Wael C Hanna, St. Josephs Healthcare Hamilton

Publications et liens utiles

La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.

Publications générales

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

8 avril 2019

Achèvement primaire (Réel)

23 septembre 2019

Achèvement de l'étude (Réel)

20 novembre 2019

Dates d'inscription aux études

Première soumission

19 février 2019

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

20 février 2019

Première publication (Réel)

21 février 2019

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

11 mars 2020

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

10 mars 2020

Dernière vérification

1 mars 2020

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • StJoes EBUS AI (5636)

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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