MEDECINE NUCLEAIRE DIagnostique et Intelligence Artificielle (NUMEDIA)
Contribution au diagnostic et au pronostic des maladies sur la base de la fusion des connaissances d'experts, des outils d'imagerie en médecine nucléaire et d'intelligence artificielle (IA)
Algorithmes d'intelligence artificielle pour la détection des adénomes parathyroïdiens dans les scanners parathyroïdiens L'objectif de l'étude est de développer des programmes pour la soustraction automatique d'images parathyroïdiennes planaires et tomographiques et pour la localisation des adénomes parathyroïdiens à l'aide d'outils d'intelligence artificielle.
Critères d'inclusion Patients ayant subi un examen diagnostique parathyroïdien double isotope selon le protocole standard du CHU de Besançon (double injection de 123I et 99mTc, image sténopé, basse énergie haute résolution (LEHR) et (tomographie d'émission monophotonique / Tomodensitométrie) SPECT/CT +/- (tomographie par émission de positrons (TEP) Choline).
Critères secondaires Concordance entre les diagnostics posés par les médecins nucléaires utilisant les deux méthodes (méthode actuelle et nouvelle méthode de traitement).
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
État de l'art :
La scintigraphie planaire des glandes parathyroïdes offre de bonnes performances diagnostiques. L'introduction de la SPECT couplée à la TDM il y a dix ans a amélioré la localisation anatomique, facilitant la chirurgie.
Avec les analyses à double isotope, le médecin doit soustraire les images pour mettre en évidence les adénomes parathyroïdiens et utiliser les tranches SPECT/CT pour localiser l'emplacement exact des adénomes.
Plusieurs logiciels, fournis par des éditeurs de logiciels de traitement d'images en médecine nucléaire, sont disponibles sur le marché, mais ils nécessitent de nombreuses actions de la part des médecins, ce qui réduit la reproductibilité et nécessite une courbe d'apprentissage pour le médecin.
Hypothèse de recherche :
Les images ont été prises dans le cadre du diagnostic du patient, sans acquisition supplémentaire par rapport à la routine clinique.
Les acquisitions étaient de bonne qualité, avec un bon centrage de la thyroïde sur les images.
Les 3 acquisitions Pinhole, LEHR et SPECT/CT ont été réalisées après injection d'Iode 123 et 3 heures après Technétium 99m.
Résultats attendus :
Création d'un programme de soustraction automatique d'images planaires et tomographiques. Utilisez des algorithmes d'intelligence artificielle pour aider les médecins dans leur diagnostic.
Objectif principal :
Développement d'un programme d'aide au diagnostic basé sur l'intelligence artificielle.
Objectifs secondaires :
Création d'un programme automatique de soustraction d'images parathyroïdiennes à double isotope. Ce traitement d'image est un préalable aux méthodes d'analyse par intelligence artificielle.
Critère d'intégration :
Hommes et femmes de plus de 18 ans ayant subi une scintigraphie parathyroïdienne à double isotope.
Pas de refus d'utilisation des données à des fins de recherche Données rétrospectives (après le 13/04/2022 : date d'affichage des informations patient dans le service) et prospectives
Critères de non inclusion :
Refus du patient d'utiliser les données à des fins de recherche Patients n'ayant pas bénéficié du protocole d'acquisition standard (injection d'123I suivie de 99mTc 3 heures après les acquisitions LEHR, PINHOLE et SPECT/CT).
Description de la méthodologie de recherche :
Étude rétrospective et prospective utilisant les données des dossiers médicaux des patients répondant aux critères d'éligibilité. Aucun examen complémentaire n'a été effectué sur le patient.
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Laurent COMAS
- Numéro de téléphone: 0381218477
- E-mail: lcomas@chu-besancon.fr
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Laurent COMAS
- E-mail: lcomas@chu-besancon.fr
Lieux d'étude
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-
-
Besançon, France, 25030
- Recrutement
- CHU Besançon
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Contact:
- Laurent COMAS
- Numéro de téléphone: 0381218477
- E-mail: lcomas@chu-besancon.fr
-
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Hommes et femmes de plus de 18 ans ayant subi une scintigraphie parathyroïdienne à double isotope.
- Pas de refus d'utilisation des données à des fins de recherche
- Données rétrospectives (après le 13/04/2022 : date de mise en ligne des informations patient dans le service) et données prospectives
Critère d'exclusion:
- Refus du patient d'utiliser les données à des fins de recherche
- Patients n'ayant pas bénéficié du protocole d'acquisition standard (injection de 123I suivie de 99mTc 3 heures après les acquisitions LEHR, PINHOLE et SPECT/CT)
Plan d'étude
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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Développement d'un programme de diagnostic en intelligence artificielle
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 4 ans
|
Développement d'un programme de diagnostic en intelligence artificielle
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 4 ans
|
Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Développement d'un programme automatique de soustraction d'images parathyroïdiennes à double isotope.
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 2 ans
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Développement d'un programme automatique de soustraction d'images parathyroïdiennes à double isotope.
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jusqu'à la fin des études, en moyenne 2 ans
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Collaborateurs et enquêteurs
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 2023/796
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