前立腺がんの分類を改善するための定量的 MRI と人工知能の統合
調査の概要
状態
状態
条件
条件
介入・治療
介入・治療
詳細な説明
主な目的:
I. 定量的パラメーターの計算において、患者固有およびスキャナー固有の変動性を最小限に抑える定量的動的造影 (DCE) MRI 分析技術を開発および評価すること。
Ⅱ. 患者およびスキャナー固有の感受性と渦電流効果による前立腺の幾何学的歪みを軽減する拡散強調画像 (DWI) 法を開発および評価すること。
III. 臨床的に重要な前立腺癌 (csPCa) の正確な検出と分類のために、定量的マルチパラメータ (mp)-MRI 機能を体系的に統合するマルチクラス ディープ ラーニング モデルを開発および評価します。
概要:
レトロスペクティブ: 患者の医療記録がレビューされます。
見込み: 患者は、標準治療の 3T MRI の前、最中、または後に 30 分以上、合計 1.5 時間、追加の 3 テスラ (T) MRI イメージングを受けます。
研究の種類
研究の種類
入学 (推定)
入学
連絡先と場所
研究連絡先
研究連絡先
- 名前:Nashla Barroso
- 電話番号:(310) 794-7952
- メール:nbarroso@mednet.ucla.edu
研究場所
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California
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Los Angeles、California、アメリカ、90095
- 募集
- UCLA / Jonsson Comprehensive Cancer Center
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コンタクト:
- Nashla Barroso
- 電話番号:310-794-7952
- メール:nbarroso@mednet.ucla.edu
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主任研究者:
- Kyung H. Sung, PhD
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参加基準
適格基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 18歳以上の男性患者
- -前立腺がんまたは生検で確認された前立腺がんの臨床的疑い
- カリフォルニア大学ロサンゼルス校 (UCLA) でマルチパラメトリック 3 T 前立腺 MRI を受けた、または受けている
- 同意を与える能力
除外基準:
- MRI の禁忌 (心臓装置、人工弁、重度の閉所恐怖症など)
- -ガドリニウム造影剤に対するアレルギー反応の可能性以外のガドリニウム造影剤に対する禁忌
- 以前の放射線療法
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
グループ/コホートの数
コホートと介入
グループ/コホートグループ/コホート |
介入・治療介入・治療 |
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観察(電子健康記録レビュー、3 T MRI)
レトロスペクティブ: 患者の医療記録がレビューされます。 見込み: 患者は、標準治療の 3T MRI の前、最中、または後に合計 1.5 時間、30 分以上にわたって追加の 3T MRI 画像検査を受けます。 |
カルテが見直される
3T MRIを受ける
他の名前:
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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定量的動的コントラスト (DCE) 増強磁気共鳴画像法 (MRI) 分析技術の開発
時間枠:5年まで
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正常な前立腺組織からの伝達定数 (Ktrans) と速度定数 (Kep) の両方が、スキャナー間の変動性について評価されます。
分布間のペアワイズ非類似度は、3 つの MRI スキャナーのそれぞれについて 200 ケースを使用して、パラメーターの範囲にわたる経験的分布関数間の最大差として定義される Kolmogorov-Smirnov 統計を計算することによって推定されます。
スキャナー間のこれらのペアワイズ不一致の平均は、各 DCE-MRI モデルの全体的な不一致を定量化するために計算されます。
ノンパラメトリック ブートストラップを使用した平均不一致の差の 95% 信頼区間の構築は、DCE-MRI モデル間のこの平均不一致を比較するために行われます。
10,000 のブートストラップ サンプルは、スキャナーによって階層化された交換患者をサンプリングすることによって生成されます。
95% 信頼区間が完全にゼロ未満である場合、提案された DCE-MRI モデルはスキャナー間の変動性が減少していると結論付けます。
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5年まで
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前立腺の幾何学的歪みを軽減する拡散強調画像法(DWI)の開発
時間枠:5年まで
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前立腺ダイスの類似係数(一次結果)および見かけの拡散係数の一貫性に関して、長方形の視野-ENCODEと標準DWIとの間の差を比較する。
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5年まで
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マルチクラスの深層学習モデルの開発
時間枠:5年まで
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FocalNet と Prostate Imaging Reporting & Data System バージョン 2 の全体的なパフォーマンスは、曲線下の面積に関して比較されます。
曲線下の面積の比較は、DeLong のテストを使用して実行されます。
また、FocalNet とベースラインの深層学習手法 (焦点損失 [FL] と相互発見損失 [MFL] のない U-Net と Deeplab) との比較も含め、同じ研究コホートで FL と MFL を使用する利点を特徴付けます。
これらのアプローチのそれぞれについて、Youden の J (= 感度 + 特異度 - 1) を最大化することによって、臨床的に重要な前立腺癌の分類に最適なカットポイントが特定され、選択されたカットに基づいて感度、特異度、および 95% 信頼区間が報告されます。点。
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5年まで
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協力者と研究者
協力者
協力者
捜査官
捜査官
- 主任研究者:Kyung H Sung, PhD、UCLA / Jonsson Comprehensive Cancer Center
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
研究開始
一次修了 (推定)
一次修了
研究の完了 (推定)
研究の完了
試験登録日
最初に提出
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
最初の投稿
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
投稿された最後の更新
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
その他の研究ID番号
- 19-002202 (その他の識別子:UCLA / Jonsson Comprehensive Cancer Center)
- NCI-2021-00373 (レジストリ識別子:CTRP (Clinical Trial Reporting Program))
- R01CA248506 (米国 NIH グラント/契約)
- 441480-KS-29447 (その他の助成金/資金番号:NCI)
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
米国で製造され、米国から輸出された製品。
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。