AI-EBUS-Élastographie pour la stadification LN (AI-EBUS-E)
16 janvier 2024 mis à jour par: Wael Hanna, St. Joseph's Healthcare Hamilton
Utilité clinique de l'élastographie ultrasonore endobronchique augmentée par intelligence artificielle dans la stadification des ganglions lymphatiques pour le cancer du poumon
Avant de prendre toute décision de traitement pour les patients atteints d'un cancer du poumon, il est crucial de déterminer si le cancer s'est propagé aux ganglions lymphatiques de la poitrine.
Traditionnellement, cela est déterminé en prélevant des échantillons de biopsie de ces ganglions lymphatiques, en utilisant la procédure d'aspiration à l'aiguille transbronchique par ultrasons endobronchiques (EBUS-TBNA).
Malheureusement, dans 40 % des cas, les résultats de l'EBUS-TBNA ne sont pas informatifs et de mauvaises décisions de traitement sont prises.
Il existe donc un besoin reconnu d'une meilleure façon de déterminer si le cancer s'est propagé aux ganglions lymphatiques de la poitrine.
Les chercheurs pensent que l'élastographie, une technologie d'imagerie récemment découverte, peut répondre à ce besoin.
Dans cette étude, les chercheurs proposent de déterminer si l'élastographie permet de diagnostiquer le cancer des ganglions lymphatiques.
L'élastographie détermine la rigidité des tissus dans les différentes parties du ganglion lymphatique et génère une carte de couleurs, où la partie la plus rigide du ganglion lymphatique apparaît en bleu et la partie la plus molle apparaît en rouge.
Il a été proposé que si un ganglion lymphatique est principalement bleu, alors il contient un cancer, et s'il est principalement rouge, alors il est bénin.
Pour étudier cela, les chercheurs ont conçu une expérience où les ganglions lymphatiques sont imagés par EBUS-Elastography, et les images sont ensuite analysées par un algorithme informatique utilisant l'intelligence artificielle.
L'algorithme sera entraîné à lire d'abord les images, puis à prédire si ces images montrent un cancer dans le ganglion lymphatique.
Pour évaluer le succès de l'algorithme, les enquêteurs compareront ses prédictions aux résultats pathologiques des biopsies des ganglions lymphatiques ou des échantillons chirurgicaux.
Aperçu de l'étude
Statut
Complété
Les conditions
Intervention / Traitement
Type d'étude
Interventionnel
Inscription (Réel)
100
Phase
- N'est pas applicable
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
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Ontario
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Hamilton, Ontario, Canada, L8N 4A6
- St. Joseph's Healthcare Hamilton
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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
La description
Critère d'intégration:
- Les patients diagnostiqués avec un NSCLC suspecté ou confirmé qui ont été référés à la stadification médiastinale via EBUS-TBNA au St. Joseph's Healthcare Hamilton seront éligibles pour cette étude.
Critère d'exclusion:
- Aucun critère d'exclusion ne s'appliquera.
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
- Objectif principal: Diagnostique
- Répartition: N / A
- Modèle interventionnel: Affectation à un seul groupe
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Expérimental: Élastographie EBUS
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Les patients subissant une stadification LN pour un cancer du poumon avec EBUS-TBNA auront des images numériques et une biopsie de chaque LN obtenues conformément aux normes de soins.
Préalablement à la biopsie ganglionnaire par EBUS-TBNA, une élastographie sera réalisée.
La tension relative des tissus dans la zone numérisée des LN sera affichée sous forme de carte en couleur, avec des zones plus rigides en bleu et des tissus plus mous en rouge.
Les images d'élastographie et en mode B seront affichées côte à côte et les images seront enregistrées et sauvegardées sur un disque externe pour analyse.
Les images d'élastographie seront transmises à l'algorithme NeuralSeg qui a une architecture de réseau similaire à l'U-Net standard pour la segmentation d'images.
Les régions d'intérêt identifiées automatiquement seront superposées sur les images d'élastographie EBUS pour extraire les mesures de rigidité LN.
Après la superposition, NeuralSeg déterminera la proportion de la zone LN dans les 9 seuils de rigidité définis précédemment.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Rapport de zone de rigidité
Délai: 8 mois
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Identifier si le pourcentage de surface d'un ganglion lymphatique au-dessus d'un seuil de couleur bleu défini est indépendamment associé à la malignité
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8 mois
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Prédiction de NeuralSeg sur la malignité des ganglions lymphatiques
Délai: 2 mois
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Déterminer si NeuralSeg peut prédire avec précision la malignité dans les ganglions lymphatiques par rapport aux résultats de biopsie des ganglions lymphatiques qui ont été examinés
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2 mois
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L'accord entre les prédictions de NeuralSeg et les résultats de pathologie, tel que mesuré par la précision du diagnostic, la sensibilité, la spécificité, les valeurs prédictives positives et négatives
Délai: 2 mois
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L'accord entre les prédictions de NeuralSeg et les résultats de pathologie, tel que mesuré par la précision du diagnostic, la sensibilité, la spécificité, les valeurs prédictives positives et négatives
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2 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Waël C Hanna, MDCM, MBA, FRCSC, McMaster University
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)
1 septembre 2021
Achèvement primaire (Réel)
1 mai 2022
Achèvement de l'étude (Réel)
1 mai 2022
Dates d'inscription aux études
Première soumission
19 mars 2021
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
24 mars 2021
Première publication (Réel)
25 mars 2021
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
18 janvier 2024
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
16 janvier 2024
Dernière vérification
1 janvier 2024
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- AI-EBUS-Elastography_19032021
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 .