Développement de modèles d'intelligence artificielle pour la segmentation et la caractérisation du cancer de la prostate : une étude observationnelle rétrospective monocentrique.
Le cancer de la prostate est le deuxième cancer le plus répandu dans la population masculine. Cette pathologie représente un problème oncologique et de santé publique notamment dans les pays développés, en raison d'une plus grande présence d'hommes âgés dans la population.
L’imagerie médicale joue un rôle central dans la stadification et la reconversion de la maladie de la prostate. L'imagerie par résonance magnétique (IRM), la tomodensitométrie (TDM) et la tomographie par émission de positons (TEP) font partie des méthodes couramment utilisées dans la pratique clinique normale pour la caractérisation du cancer de la prostate. A ce jour, l'étude de ces images se limite à une analyse visuelle qualitative, cependant il existe de plus en plus d'évidences relatives à l'utilité d'introduire une analyse quantitative (ou semi-quantitative) des images biomédicales.
L'augmentation actuelle des données d'imagerie disponibles et de leur qualité permet l'application de méthodes d'intelligence artificielle également dans le domaine médical pour l'automatisation de tâches (par ex. segmentation automatique) et classification (par ex. agressivité tumorale).
L'extraction de données quantitatives, et plus généralement l'étude des lésions tumorales, nécessite une segmentation manuelle par un ou plusieurs médecins. Ce processus nécessite des temps très longs car chaque image doit être traitée individuellement ; par ailleurs, le résultat dépend également du niveau d'expérience du médecin effectuant la segmentation et cela pourrait créer une source d'hétérogénéité, affectant la reproductibilité de la segmentation.
Les méthodes de segmentation automatique basées sur l'IA peuvent être appliquées aux images médicales pour la localisation des lésions tumorales, dépassant ainsi les limites de la segmentation manuelle.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Milano, Italie, 20132
- IRCCS San Raffaele
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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:
- Patients avec diagnostic histologique de cancer de la prostate ;
- Patients ayant réalisé un examen TEP avec du 68 Ga-PMSA.
Critère d'exclusion:
- Images CT et IRM présentant des artefacts qui empêchent l’interprétation des résultats.
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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Algorithmes d'intelligence artificielle pour la classification des lésions du cancer de la prostate sur des images médicales.
Délai: 2 ans
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Les images TEP des patients inscrits seront utilisées pour créer des modèles qui étudient la capacité de l'intelligence artificielle à automatiser les tâches de segmentation des tumeurs.
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2 ans
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
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
- AI_Pca
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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