CADx - 卵巣腫瘍の起源を識別するラジオミクス (CADx)

この研究では、CT スキャンのアルゴリズムを作成し、人工知能を利用して、卵巣腫瘍の性質 (良性または悪性) の判定の精度を向上させることに焦点を当てています。 これは、卵巣腫瘍の術前の正確な分類が適切な治療に不可欠であるためです。 既存の予測モデルは、多くの場合、婦人科腫瘍病院への不必要な紹介につながり、その結果、コストが高くなり、患者のストレスが増加します。 したがって、良性と悪性の卵巣腫瘍を区別するための他の戦略を評価することが重要です。

放射線学用の人工知能 (AI) は現在、アイントホーフェン工科大学 (TU/e) と Philips Research Europe によって開発されており、この問題に対する潜在的な解決策を提供する可能性があります。

サポート ベクター マシン (SVM) を使用して現在開発されているアルゴリズム (CADx) は、約 100 人の患者の小さな集団内で 74% の感度と 74% の特異性を示しました。 これらは、より多くの CT スキャン画像と臨床変数の追加、さらにはリキッドバイオプシーを使用して、このアルゴリズムをさらにトレーニングするための有望な結果です。

研究の種類: レトロスペクティブ研究コホート これは、決定的な患者の診断がすでに確立されており、現在の分析が治療計画に影響を与えない既知のデータに関するレトロスペクティブ分析です。

患者用の製品は使用せず、コンピュータ支援診断のみを既存の放射線画像、つまり CT スキャンで使用します。

この研究は、術前に卵巣腫瘍の起源を突き止めるために卵巣腫瘍のバイオマーカーを評価するオランダの他の2つの試験に関連しています。

1 つ目は、ローカル プロトコル ID NL58253.031.16 の HE4 予測スタディです。 2 つ目は、clinicaltrial.gov による OVI-DETECT 研究です。 番号NCT04971421。