Évaluation de l'esthétique du sein à l'aide de réseaux de neurones profonds : une étude exploratoire (ABCD) (ABCD)
7 avril 2025 mis à jour par: Dr. Tabassum Wadasadawala, Tata Memorial Centre
La chirurgie et la radiothérapie chez les patientes atteintes d'un cancer du sein peuvent entraîner des changements de traitement et peuvent affecter l'apparence finale des seins.
Dans cette étude, nous essayons d'évaluer les photographies mammaires post-traitement des patientes et de les soumettre à un programme basé sur l'intelligence artificielle afin de les classer dans des catégories appropriées en fonction des changements par rapport à la ligne de base.
Cette solution automatisée contribuera à diminuer le temps requis pour accomplir cette tâche par les médecins de la clinique.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Les conditions
Description détaillée
Un nouvel algorithme a été introduit, basé sur un réseau neuronal profond (DNN) qui reçoit une image en entrée et renvoie les coordonnées des points clés du sein en sortie. Ces points clés sont ensuite attribués à un algorithme de chemin le plus court qui modélise les images sous forme de graphiques pour affiner la localisation des points clés du sein. L'algorithme apprend, directement à partir de l'image, à calculer des caractéristiques et à utiliser ces caractéristiques dans l'analyse du résultat esthétique. Celui-ci comprend deux modules principaux : régression et raffinement des cartes thermiques, et régression des points clés. Pour effectuer la régression de la carte thermique, le modèle U-Net est utilisé.
Le but du premier module est de générer une représentation intermédiaire consistant en une localisation floue des points clés à détecter.
Le deuxième module reçoit et affine cette localisation floue, et à travers des calculs complexes, produisant les coordonnées x et y des points clés, et les données générées à partir desquelles peuvent être utilisées pour la classification des maladies/images.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Estimé)
720
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.
Coordonnées de l'étude
- Nom: Tabassum Wadasadawala, MD
- Numéro de téléphone: 9324445303
- E-mail: twadasadwala@actrec.gov.in
Lieux d'étude
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Maharashtra
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Mumbai, Maharashtra, Inde, 400012
- Recrutement
- Tata Memorial Centre
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Contact:
- Tabassum Wadasadawala, MD
- Numéro de téléphone: 9324445303
- E-mail: twadasadawala@actrec.gov.in
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Contact:
- Tabassum Wadasadawala, MD
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Contact:
- Sahil Sood, MD
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Contact:
- Amit Sethi, PhD
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Contact:
- Rajiv Sarin, MD
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Contact:
- Rima Pathak, MD
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Contact:
- Revathy Krishnamurthy, MD
-
Contact:
- Vani Parmar, MD
-
Contact:
- Pallavi Rane, M.Sc
-
-
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
19 ans à 80 ans (Adulte, Adulte plus âgé)
Accepte les volontaires sains
Oui
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
Il s'agit d'une analyse rétrospective de photographies de patients acquises après consentement éclairé écrit conformément aux exigences éthiques.
Les patientes recrutées dans l'étude prospective en cours (CTRI/2020/01/022871) ont été reconsentées pour l'étude en cours afin de soumettre leurs photographies mammaires à l'analyse du réseau neuronal.
Aucune photographie n'est prise séparément pour l'étude actuelle.
Il s'agit donc essentiellement d'une étude rétrospective des photographies du sein pour prédire l'esthétique.
La description
Critère d'intégration:
- Diagnostic confirmé de cancer du sein primaire (invasif ou in situ)
- Patiente ayant subi une conservation mammaire / Reconstruction mammaire entière
- La patiente a reçu une RT mammaire
- A déjà fourni un consentement éclairé écrit sur des projets antérieurs
- La patiente a fourni des photographies des deux seins
- Maladie non métastatique ou oligométastatique
- Âge > 18 ans
- Reconsentement donné
Critère d'exclusion:
- Mastectomie sans reconstruction mammaire complète
- Cancer du sein bilatéral
- Irradiation partielle du sein
- Patient de sexe masculin
- Espérance de vie limitée en raison de la comorbidité
- Patients subissant un boost brachy
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 |
|---|---|---|
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Proportion de patients avec une excellente/bonne esthétique
Délai: 3 années
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Les photographies des patientes seront traitées pour une analyse basée sur l'intelligence artificielle de la prédiction de la beauté du sein
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3 années
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Statistique Kappa entre différents réseaux de neurones profonds
Délai: 3 années
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Concordance de divers réseaux de neurones profonds dans la prédiction de l'esthétique mammaire
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3 années
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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: Tabassum Wadasadwala, MD, Tata Memorial Centre
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
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- 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, Parmar V, Verma S, Gaikar M, Kannan S, Mondal M, Pathak R, Jain U, Sarin R. Comparison of subjective, objective and patient-reported cosmetic outcomes between accelerated partial breast irradiation and whole breast radiotherapy: a prospective propensity score-matched pair analysis. Breast Cancer. 2020 Mar;27(2):206-212. doi: 10.1007/s12282-019-01009-7. Epub 2019 Sep 11.
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- 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.
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)
4 octobre 2021
Achèvement primaire (Estimé)
1 décembre 2025
Achèvement de l'étude (Estimé)
1 septembre 2026
Dates d'inscription aux études
Première soumission
28 juin 2022
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
4 juillet 2022
Première publication (Réel)
8 juillet 2022
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
10 avril 2025
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
7 avril 2025
Dernière vérification
1 avril 2025
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Autres numéros d'identification d'étude
- 3734
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
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
Non
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