ラジオミクスと AI 研究のための肺結節イメージング バイオバンク (LIBRA)
2021年6月8日 更新者：Royal Marsden NHS Foundation Trust
この研究では、ロンドン中の病院で見られる偶発的な肺結節を持つ参加者からレトロスペクティブ CT スキャン画像と臨床データを収集します。
研究者は、早期診断を改善するために、どの参加者が肺がんを発症するかを予測するために機械学習を使用できるかどうかを研究します。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
1000
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Richard Lee, MBBS PhD
- 電話番号：020 7352 8171
- メール：richard.lee@rmh.nhs.uk
研究場所
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-
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London、イギリス、NW1 2PG
- 募集
- University College London Hospitals Nhs Foundation Trust
-
コンタクト：
- Dr Neal Navani
- メール：neal.navani@uclh.nhs.uk
-
London、イギリス、SW3 6NP
- 募集
- The Royal Brompton NHS Foundation Trust
-
コンタクト：
- Anand Deveraj
- 電話番号：020 7352 8121
- メール：A.Devaraj@rbht.nhs.uk
-
主任研究者：
- Dr Anand Deveral
-
-
England
-
Sutton、England、イギリス、SM2 5PT
- 募集
- Royal Marsden - Surrey
-
コンタクト：
- Benjamin Hunter
- メール：benjamin.hunter@rmh.nhs.uk
-
-
Greater London
-
London、Greater London、イギリス、SE6 4JH
- 募集
- Lewisham and Greenwich NHS Trust
-
コンタクト：
- Dr Shafick Gareeboo
- メール：shafick.gareeboo@nhs.net
-
主任研究者：
- Shafick Gareeboo
-
-
Surrey
-
Carshalton、Surrey、イギリス、SM5 1AA
- まだ募集していません
- Epsom and St Helier's Hospitals NHS Trust
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コンタクト：
- Jonathon Ratoff
- メール：Jonathan.ratoff@nhs.net
-
主任研究者：
- Jonathon Ratoff
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
18年歳以上 (アダルト、OLDER_ADULT)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
-以前に肺結節が確認された患者。
説明
包含基準:
- 年齢 > 18
- 過去 10 年間に 5 ～ 30 mm の肺結節があると報告されたベースライン CT 胸部画像。
- 既知のグラウンド トゥルース (2 年間 (直径に基づく) または 1 年間 (容積測定に基づく) の安定性を示すスキャン データ、完全な解像度、または生検で証明された悪性腫瘍)。
- スライスの厚さ < 2.5mm。
除外基準:
• 技術的に適切な CT 胸部画像シリーズが少なくとも 1 つ存在しない（DICOM 記録内の胸部画像データの存在の目視検査によって定義される）。
- スライスの厚さ > 2.5mm。
- 画像 > 10歳。
- 根拠不明。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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肺結節
偶発的な肺結節を有する 1,000 人の患者のコホートが、参加している NHS サイトの臨床記録を使用して特定されます。 リンクが匿名化された CT スキャン画像とデータは、ラジオミクスと人工知能研究のための中央データベースを使用して保存され、悪性腫瘍のリスクを予測します。 |
患者のスキャンは、社内ソフトウェアへの入力として使用され、複数のラジオミクス機能が抽出されます。
これらの機能は、悪性リスクを予測できるリスク署名を開発するために使用されます。
患者のスキャンは、自動画像分類を実行するための深層学習/畳み込みニューラル ネットワーク モデルへの入力としても使用されます。
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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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イメージングバイオバンクの開発
時間枠：1年
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ベースライン CT スキャンと 1000 人の患者の最小限の臨床データ セットを保存できれば、主要評価項目は達成されます。
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1年
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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がんリスクを予測するための CT 胸部ベースのラジオミクス プロファイルの発見。
時間枠：1年
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ラジオミクス変数の異なるクラスターを特定して、悪性リスクに従って患者を層別化するために使用できるラジオミクス予測ベクトル (RPV) を生成することを目指しています。
このベクトルは多変量解析で使用され、既存のリスク モデルと比較されます。
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1年
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
協力者
捜査官
- スタディチェア：Richard Lee, MBBS PhD、the Royal Marsden Hospital
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2020年6月1日
一次修了 (予期された)
2021年8月1日
研究の完了 (予期された)
2021年8月1日
試験登録日
最初に提出
2020年2月12日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年2月12日
最初の投稿 (実際)
2020年2月17日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2021年6月11日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2021年6月8日
最終確認日
2021年6月1日
詳しくは
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。