前立腺セグメンテーションのための深層学習 (GOPI-Segm)
深層学習ベースのアプローチを使用した MR 画像のマルチゾーン コンピュータ支援前立腺セグメンテーション
前立腺がんの診断基準は周辺部と移行部で異なるため、前立腺のセグメンテーションは、磁気共鳴 (MR) 画像で前立腺病変を特徴付ける目的のコンピューター支援診断システムに必要です。 手動によるセグメンテーションは時間がかかり、専門知識の異なる放射線科医によって異なる場合があります。 2008 年から 2008 年の間に前立腺切除術を受けた患者の前立腺 MRI を含む既存の前向き放射線病理学的相関データベースからの 787 の MRI の T2 強調画像で、前立腺全体、移行帯、前部線維筋間質をセグメント化するための畳み込みニューラル ネットワーク アルゴリズムを開発し、トレーニングしました。 2014 (CLARA-P データベース)。
この研究の目的は、独立した患者コホートでこのアルゴリズムを検証することです。
調査の概要
研究の種類
入学 (予想される)
連絡先と場所
研究場所
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Lyon、フランス、69008
- 募集
- Hôpital Edouard Herriot
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コンタクト：
- Olivier ROUVIERE, Pr
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- Hospices Civils de Lyon の PACS に含まれる前立腺 MRI
- 2016年～2019年上演
除外基準:
- 前立腺がんの治療を受けた患者のMRI
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
- 観測モデル：コホート
- 時間の展望：回顧
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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3 テスラ (T) ユニットで MRI を受ける患者
検証コホート全体は、2016 年 2015 年から 2019 年にホスピス シビル ド リヨンで実施された前立腺 MRI の中からランダムに選択された 3T ユニットでの 31 の前立腺 MRI から得られた前立腺の軸方向の T2 強調画像で構成されています。
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このアルゴリズムを使用して、前立腺全体の輪郭、移行ゾーンの輪郭、前部線維筋間質の描写を含む、前立腺のマルチゾーン セグメンテーションを実行します。 輪郭は、2 人の放射線科医によって個別に修正されます。 さまざまなゾーンの修正された等高線が保存され、ゾーンごとに 6 つの異なるメトリックが使用されて、初期の等高線と修正された等高線の違いが評価されます。
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1.5 テスラのユニットで MRI を受ける患者
検証コホート全体は、2016 年 2015 年から 2019 年にホスピス シビル ド リヨンで実施された前立腺 MRI の中からランダムに選択された 1.5T ユニットでの 31 の前立腺 MRI から得られた前立腺の軸方向 T2 強調画像で構成されています。
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このアルゴリズムを使用して、前立腺全体の輪郭、移行ゾーンの輪郭、前部線維筋間質の描写を含む、前立腺のマルチゾーン セグメンテーションを実行します。 輪郭は、2 人の放射線科医によって個別に修正されます。 さまざまなゾーンの修正された等高線が保存され、ゾーンごとに 6 つの異なるメトリックが使用されて、初期の等高線と修正された等高線の違いが評価されます。
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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
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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アルゴリズムによって作成された前立腺全体の輪郭と 2 人の放射線科医の間の平均メッシュ距離 (Mean)
時間枠：11月
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平均メッシュ距離は、参照セグメンテーションの各ポイントの平均境界距離 (ABD) に対応します。 比較されたセグメンテーションの最も近いポイントまでの距離が最初に計算されます。 次に、これらすべての距離の平均が計算され、ABD が得られます。 アルゴリズムによって作成された前立腺全体の輪郭と各放射線科医との間の平均メッシュ距離は、主要な結果の尺度として使用されます。 |
11月
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協力者と研究者
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研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (予想される)
研究の完了 (予想される)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
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
詳しくは
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