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脳神経外科における術中ハイパースペクトルイメージング (NeuroHSI)

2023年11月30日 更新者:King's College London

脳神経外科における術中ハイパースペクトルイメージングシステムの使用を評価するための前向き観察研究

脳外科手術には、脳腫瘍の切除や血管の手術などが含まれます。 英国では毎年、約 70,500 人の患者が脳腫瘍と診断され、そのうち 5,000 人が手術を受けています。 約 1,000 人の患者が血管脳手術を受けます。

脳腫瘍の手術では、可能な限り安全に腫瘍を切除します。 すべての腫瘍が除去されれば、患者の転帰は大幅に改善され、長生きできます。 しかし、たとえ最高の技術と現在利用可能な最新の技術を駆使しても、手術中に腫瘍を確実に特定することはできないことがよくあります。 さらに、神経や血管も手術中に確実に特定することはできません。 しかし、脳の損傷を避けるためには保存する必要があります。 この不確実性とリスクのバランスを取る必要があるため、腫瘍は取り残されることがよくあります。 現在、脳腫瘍患者の 30% 近くが、最初の手術時に腫瘍が残ったため、再手術を必要としています。 それ以上の手術はより困難になり、患者にさらなるリスクをもたらし、医療費の増加につながり、患者の転帰が不良になることがよくあります。

新しく開発されたカメラ システムは、外科医の視覚を強化し、腫瘍と健康な脳構造を確実に識別できる可能性があります。 ハイパースペクトル イメージング (HSI) は、そのようなテクノロジーの中で最も有望なものの 1 つです。 その中心的な機能は、人間の目には見えない非常に詳細で豊富な情報を提供することです。 HSI は、手術中に腫瘍と重要な脳構造に関する重要ではあるが現在入手不可能な情報を提供できる可能性を実証しました。 ただし、HSI データは非常に複雑であり、その解釈には高度なコンピューター処理が必要です。

このプロジェクトでは、HSI 画像システムを使用して、脳腫瘍患者 63 名と脳血管異常患者 18 名を含む、脳の治療を受けている 81 名の患者のデータを記録します。 このデータを使用して、リアルタイムの画像解釈を可能にする主要なコンピューター処理機能を開発します。

調査の概要

研究の種類

観察的

入学 (推定)

81

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

研究場所

      • London、イギリス、SE5 9RS
        • 募集
        • King's College NHS Foundation Trust
        • コンタクト:
        • 主任研究者:
          • Jonathan Shapey

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 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

神経腫瘍学および神経血管外科手術を受けている患者

説明

包含基準:

  • 18歳以上の成人患者
  • 脳腫瘍(あらゆる種類)、AVM、または動脈瘤と診断され、待機的手術が予定されている患者
  • 書面によるインフォームドコンセントを提供できる患者

除外基準:

  • 18歳未満の患者
  • 過去に脳手術を受けた患者さん

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

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
HSI データと、対応する生検病理学的組織の組織学的分析との相関関係
時間枠:4~6ヶ月
HSI データを、対応する生検病理学的組織の組織学的分析と関連付け、HSI データから生成された組織灌流および組織酸素化マップを、神経血管手術を受ける患者の手術スケジュールと関連付けること。
4~6ヶ月

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
組織の灌流と組織の酸素化
時間枠:36ヶ月
HSI データから生成された組織灌流および組織酸素化マップと、神経血管手術を受ける患者の手術スケジュールとの相関関係
36ヶ月
脳神経外科における iHSI の安全性
時間枠:36ヶ月
有害事象の記録
36ヶ月
AIアルゴリズムの特異性
時間枠:36ヶ月
画像化された組織の組織学的性質を判断するための AI アルゴリズムの特異性
36ヶ月
定性的評価
時間枠:36ヶ月
システムの使用が手術ワークフローに与える影響(定性的評価)
36ヶ月

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。

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捜査官

  • 主任研究者:Jonathan Shapey、King's College London

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)

2022年5月17日

一次修了 (推定)

2024年8月1日

研究の完了 (推定)

2024年8月1日

試験登録日

最初に提出

2022年3月11日

QC基準を満たした最初の提出物

2022年3月15日

最初の投稿 (実際)

2022年3月24日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (推定)

2023年12月1日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年11月30日

最終確認日

2023年11月1日

詳しくは

本研究に関する用語

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • 284230

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

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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。

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