- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT05450016
Valutazione della cosmesi del seno utilizzando reti neurali profonde: uno studio esplorativo (ABCD) (ABCD)
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Descrizione dettagliata
È stato introdotto un nuovo algoritmo basato sulla rete neurale profonda (DNN) che riceve un'immagine come input e restituisce le coordinate dei punti chiave del seno come output. Questi punti chiave vengono quindi assegnati a un algoritmo del percorso più breve che modella le immagini come grafici per perfezionare la localizzazione dei punti chiave del seno. L'algoritmo impara, direttamente dall'immagine, a calcolare le caratteristiche e ad utilizzarle nell'analisi del risultato estetico. Questo comprende due moduli principali: regressione e perfezionamento delle mappe di calore e regressione dei punti chiave. Per eseguire la regressione della mappa termica, viene utilizzato il modello U-Net.
L'obiettivo del primo modulo è generare una rappresentazione intermedia consistente in una localizzazione fuzzy per i punti chiave che devono essere rilevati.
Il secondo modulo riceve e perfeziona questa localizzazione fuzzy e, attraverso calcoli complessi, emette le coordinate x e y dei punti chiave e i dati generati da cui possono essere utilizzati per la classificazione di malattie/immagini.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Tabassum Wadasadawala, MD
- Numero di telefono: 9324445303
- Email: twadasadwala@actrec.gov.in
Luoghi di studio
-
-
Maharashtra
-
Mumbai, Maharashtra, India, 400012
- Reclutamento
- Tata Memorial Centre
-
Contatto:
- Tabassum Wadasadawala, MD
- Numero di telefono: 9324445303
- Email: twadasadawala@actrec.gov.in
-
Contatto:
- Tabassum Wadasadawala, MD
-
Contatto:
- Sahil Sood, MD
-
Contatto:
- Amit Sethi, PhD
-
Contatto:
- Rajiv Sarin, MD
-
Contatto:
- Rima Pathak, MD
-
Contatto:
- Revathy Krishnamurthy, MD
-
Contatto:
- Vani Parmar, MD
-
Contatto:
- Pallavi Rane, M.Sc
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Diagnosi confermata di carcinoma mammario primario (invasivo o in situ)
- Paziente sottoposta a conservazione del seno / Ricostruzione dell'intero seno
- La paziente ha ricevuto RT al seno
- Già fornito consenso informato scritto su progetti precedenti
- La paziente ha fornito fotografie di entrambi i seni
- Malattia non metastatica o oligometastatica
- Età > 18 anni
- Riconsenso dato
Criteri di esclusione:
- Mastectomia senza ricostruzione totale del seno
- Carcinoma mammario bilaterale
- Irradiazione parziale del seno
- Paziente maschio
- Aspettativa di vita limitata a causa della comorbilità
- Pazienti sottoposti a spinta brachiale
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Percentuale di pazienti con estetica eccellente/buona
Lasso di tempo: 3 anni
|
Le fotografie dei pazienti saranno elaborate per l'analisi basata sull'intelligenza artificiale della previsione della cosmesi del seno
|
3 anni
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Statistica kappa tra diverse reti neurali profonde
Lasso di tempo: 3 anni
|
Concordanza di varie reti neurali profonde nella previsione della cosmesi mammaria
|
3 anni
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Tabassum Wadasadwala, MD, Tata Memorial Centre
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Cardoso MJ, Cardoso JS, Wild T, Krois W, Fitzal F. Comparing two objective methods for the aesthetic evaluation of breast cancer conservative treatment. Breast Cancer Res Treat. 2009 Jul;116(1):149-52. doi: 10.1007/s10549-008-0173-4. Epub 2008 Sep 7.
- 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.
- Wadasadawala T, Sinha S, Verma S, Parmar V, Kannan S, Pathak R, Sarin R, Gaikar M. A prospective comparison of subjective and objective assessments of cosmetic outcomes following breast brachytherapy. J Contemp Brachytherapy. 2019 Jun;11(3):207-214. doi: 10.5114/jcb.2019.85414. Epub 2019 Jun 28.
- 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.
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Tianjin Medical University Cancer Institute and...Guangxi Medical University; Sun Yat-sen University; Chinese PLA General Hospital; The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University e altri collaboratoriCompletatoLa guida all'applicazione clinica di Conebeam Breast CTCina
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Georgetown UniversityNational Cancer Institute (NCI); American Cancer Society, Inc.; Susan G. Komen...CompletatoStudio delle donne cinesi che non hanno aderito alle linee guida per lo screening mammografico dell'American Cancer SocietyStati Uniti
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Institut Cancerologie de l'OuestAttivo, non reclutanteQualità della vita al lavoro | Professionisti paramedici | Toccare Massaggio | Cancer CenterFrancia
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Yonsei UniversityNon ancora reclutamentoRAS/BRAF Wild-Type Advanced Cancer MathementCorea, Repubblica di
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