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Deep Learning per la segmentazione della prostata (GOPI-Segm)

6 dicembre 2019 aggiornato da: Hospices Civils de Lyon

Segmentazione della prostata assistita da computer multizona su immagini RM utilizzando un approccio basato sul deep learning

Poiché i criteri diagnostici per il cancro alla prostata sono diversi nella zona periferica e di transizione, la segmentazione della prostata è necessaria per qualsiasi sistema di diagnosi assistita da computer volto a caratterizzare le lesioni della prostata sulle immagini di risonanza magnetica (MR). La segmentazione manuale richiede molto tempo e può differire tra radiologi con competenze diverse. Abbiamo sviluppato e addestrato un algoritmo di rete neurale convoluzionale per segmentare l'intera prostata, la zona di transizione e lo stroma fibromuscolare anteriore su immagini pesate in T2 di 787 MRI da un database di correlazione patologica radiologica prospettica esistente contenente MRI della prostata di pazienti trattati con prostatectomia tra il 2008 e 2014 (banca dati CLARA-P).

Lo scopo di questo studio è convalidare questo algoritmo su una coorte indipendente di pazienti.

Panoramica dello studio

Stato

Sconosciuto

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

62

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

  • Francia
      • Lyon, Francia, 69008
        • Reclutamento
        • Hôpital Edouard Herriot
        • Contatto:
          • Olivier ROUVIERE, Pr

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

18 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Sessi ammissibili allo studio

Maschio

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Selezione casuale nel Sistema di archiviazione e comunicazione delle immagini (PACS) degli Hospices Civils de Lyon tra gli esami eseguiti tra il 2016 e il 2019

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Risonanza magnetica della prostata contenuta nel PACS degli Hospices Civils de Lyon
  • Eseguito nel 2016-2019

Criteri di esclusione:

  • Risonanze magnetiche di pazienti che avevano già ricevuto un trattamento per il cancro alla prostata

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

  • Modelli osservazionali: Coorte
  • Prospettive temporali: Retrospettiva

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Pazienti con una risonanza magnetica su un'unità da 3 Tesla (T).
La coorte di convalida totale è composta da immagini assiali pesate in T2 della prostata ottenute da 31 risonanze magnetiche della prostata su un'unità 3T scelta a caso tra le risonanze magnetiche della prostata eseguite presso l'Hospices Civils de Lyon nel 20162015-2019
Altro: Confronto della segmentazione multizonale della prostata ottenuta con un algoritmo automatico basato sul deep learning e due radiologi esperti

L'algoritmo viene utilizzato per eseguire una segmentazione multizonale della prostata comprendente la delineazione di: l'intero contorno della prostata, i contorni della zona di transizione, lo stroma fibromuscolare anteriore.

I contorni vengono corretti indipendentemente da 2 radiologi. Verranno memorizzati i contorni corretti delle diverse zone e per ogni zona verranno utilizzate 6 diverse metriche per valutare la differenza tra i contorni iniziali e quelli corretti:

  • Distanza media della mesh: distanza media dal contorno (ABD) per ciascun punto della segmentazione di riferimento. Viene prima calcolata la distanza dal punto più vicino della segmentazione confrontata. Quindi viene calcolata la media di tutte queste distanze e fornisce l'ABD
  • Distanza generale Hausdorff (HD)
  • 95% percentile (P) dell'HD e 95° (P) della distribuzione HD asimmetrica
  • 95% HD modificato (HD95_1): approccio diverso calcolando prima il 95° (P) dell'HD asimmetrico quindi prendendo il massimo
  • Coefficiente di dadi
  • Differenza di volumi
Pazienti con una risonanza magnetica su un'unità da 1,5 Tesla
La coorte di convalida totale è composta da immagini assiali pesate in T2 della prostata ottenute da 31 risonanze magnetiche della prostata su un'unità da 1,5 T scelta a caso tra le risonanze magnetiche della prostata eseguite presso l'Hospices Civils de Lyon nel 20162015-2019
Altro: Confronto della segmentazione multizonale della prostata ottenuta con un algoritmo automatico basato sul deep learning e due radiologi esperti

L'algoritmo viene utilizzato per eseguire una segmentazione multizonale della prostata comprendente la delineazione di: l'intero contorno della prostata, i contorni della zona di transizione, lo stroma fibromuscolare anteriore.

I contorni vengono corretti indipendentemente da 2 radiologi. Verranno memorizzati i contorni corretti delle diverse zone e per ogni zona verranno utilizzate 6 diverse metriche per valutare la differenza tra i contorni iniziali e quelli corretti:

  • Distanza media della mesh: distanza media dal contorno (ABD) per ciascun punto della segmentazione di riferimento. Viene prima calcolata la distanza dal punto più vicino della segmentazione confrontata. Quindi viene calcolata la media di tutte queste distanze e fornisce l'ABD
  • Distanza generale Hausdorff (HD)
  • 95% percentile (P) dell'HD e 95° (P) della distribuzione HD asimmetrica
  • 95% HD modificato (HD95_1): approccio diverso calcolando prima il 95° (P) dell'HD asimmetrico quindi prendendo il massimo
  • Coefficiente di dadi
  • Differenza di volumi

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Mean Mesh Distance (Mean) tra i contorni dell'intera prostata realizzati dall'algoritmo e dai due radiologi
Lasso di tempo: Mese 11

La Mean Mesh Distance corrisponde alla Average Boundary Distance (ABD) per ciascun punto della segmentazione di riferimento. Viene prima calcolata la distanza dal punto più vicino della segmentazione confrontata. Quindi viene calcolata la media di tutte queste distanze e fornisce l'ABD.

La distanza media della maglia tra i contorni dell'intera prostata creata dall'algoritmo e ciascun radiologo verrà utilizzata come misura di esito primaria.
Mese 11

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Hospices Civils de Lyon

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

1 febbraio 2019

Completamento primario (Anticipato)

1 gennaio 2020

Completamento dello studio (Anticipato)

1 giugno 2020

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

6 dicembre 2019

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

6 dicembre 2019

Primo Inserito (Effettivo)

10 dicembre 2019

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

10 dicembre 2019

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

6 dicembre 2019

Ultimo verificato

1 dicembre 2019

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • GOPI-Segmentation_2019

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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