ディープ ニューラル ネットワークを使用した乳房美容の評価: 探索的研究 (ABCD) (ABCD)
2025年4月7日 更新者：Dr. Tabassum Wadasadawala、Tata Memorial Centre
乳がん患者の手術と放射線療法は、治療の変更を引き起こす可能性があり、最終的な乳房の外観に影響を与える可能性があります.
この研究では、患者の治療後の乳房写真を評価し、ベースラインからの変化に基づいて適切なカテゴリに分類するために、これらを人工知能ベースのプログラムにかけようとしています。
この自動化されたソリューションは、診療所で医師がこのタスクを達成するために必要な時間を短縮するのに役立ちます。
調査の概要
状態
募集
条件
詳細な説明
ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) に基づく新しいアルゴリズムが導入されました。このアルゴリズムは、画像を入力として受け取り、乳房のキー ポイントの座標を出力として返します。 これらの重要なポイントは、画像をグラフとしてモデル化して胸部の重要なポイントのローカリゼーションを改善する最短経路アルゴリズムに与えられます。 このアルゴリズムは、画像から直接学習して特徴を計算し、それらの特徴を美的結果の分析に使用します。 これは、ヒートマップの回帰と改良、およびキーポイントの回帰という 2 つの主要なモジュールで構成されます。 ヒートマップ回帰を実行するために、U-Net モデルが使用されます。
最初のモジュールの目標は、検出されるキー ポイントのファジー ローカリゼーションで構成される中間表現を生成することです。
2 番目のモジュールは、このあいまいなローカリゼーションを受け取って改良し、複雑な計算を介して、キーポイントの x 座標と y 座標を出力し、そこから生成されたデータを疾患/画像分類に使用できます。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
720
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：Tabassum Wadasadawala, MD
- 電話番号：9324445303
- メール：twadasadwala@actrec.gov.in
研究場所
-
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Maharashtra
-
Mumbai、Maharashtra、インド、400012
- 募集
- Tata Memorial Centre
-
コンタクト：
- Tabassum Wadasadawala, MD
- 電話番号：9324445303
- メール：twadasadawala@actrec.gov.in
-
コンタクト：
- Tabassum Wadasadawala, MD
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コンタクト：
- Sahil Sood, MD
-
コンタクト：
- Amit Sethi, PhD
-
コンタクト：
- Rajiv Sarin, MD
-
コンタクト：
- Rima Pathak, MD
-
コンタクト：
- Revathy Krishnamurthy, MD
-
コンタクト：
- Vani Parmar, MD
-
コンタクト：
- Pallavi Rane, M.Sc
-
-
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
19年～80年 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
はい
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
これは、倫理的要件に従って書面によるインフォームド コンセントの後に取得された患者の写真の回顧的分析です。
進行中の前向き研究 (CTRI/2020/01/022871) で発生した患者は、ニューラル ネットワーク分析のために胸の写真を使用するために、現在の研究に再同意されています。
現在の研究のために個別に撮影された写真はありません。
したがって、これは本質的に、美容を予測するための乳房写真の回顧的研究です.
説明
包含基準:
- -原発性乳癌の確定診断（浸潤性またはその場）
- 乳房温存・全乳房再建を受けた患者様
- 患者は乳房 RT を受けた
- -以前のプロジェクトについて書面によるインフォームドコンセントをすでに提供している
- 患者は両方の乳房の写真を提供した
- 非転移性疾患または少数転移性疾患
- 年齢 > 18 歳
- 再同意が与えられました
除外基準:
- 全乳房再建を伴わない乳房切除術
- 両側乳癌
- 部分乳房照射
- 男性患者
- 合併症による限られた余命
- ブラキーブーストを受けている患者
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 |
|---|---|---|
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優れた/良好な美容を持つ患者の割合
時間枠：3年
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患者の写真は、人工知能に基づいた乳房美容の予測分析のために処理されます。
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3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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異なるディープ ニューラル ネットワーク間のカッパ統計
時間枠：3年
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乳房美容の予測におけるさまざまな深層ニューラル ネットワークの一致
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3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。
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捜査官
- 主任研究者：Tabassum Wadasadwala, MD、Tata Memorial Centre
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Cardoso MJ, Cardoso JS, Wild T, Krois W, Fitzal F. Comparing two objective methods for the aesthetic evaluation of breast cancer conservative treatment. Breast Cancer Res Treat. 2009 Jul;116(1):149-52. doi: 10.1007/s10549-008-0173-4. Epub 2008 Sep 7.
- Fitzal F, Krois W, Trischler H, Wutzel L, Riedl O, Kuhbelbock U, Wintersteiner B, Cardoso MJ, Dubsky P, Gnant M, Jakesz R, Wild T. The use of a breast symmetry index for objective evaluation of breast cosmesis. Breast. 2007 Aug;16(4):429-35. doi: 10.1016/j.breast.2007.01.013. Epub 2007 Mar 26.
- Cardoso JS, Silva W, Cardoso MJ. Evolution, current challenges, and future possibilities in the objective assessment of aesthetic outcome of breast cancer locoregional treatment. Breast. 2020 Feb;49:123-130. doi: 10.1016/j.breast.2019.11.006. Epub 2019 Nov 21.
- START Trialists' Group; Bentzen SM, Agrawal RK, Aird EG, Barrett JM, Barrett-Lee PJ, Bliss JM, Brown J, Dewar JA, Dobbs HJ, Haviland JS, Hoskin PJ, Hopwood P, Lawton PA, Magee BJ, Mills J, Morgan DA, Owen JR, Simmons S, Sumo G, Sydenham MA, Venables K, Yarnold JR. The UK Standardisation of Breast Radiotherapy (START) Trial A of radiotherapy hypofractionation for treatment of early breast cancer: a randomised trial. Lancet Oncol. 2008 Apr;9(4):331-41. doi: 10.1016/S1470-2045(08)70077-9. Epub 2008 Mar 19.
- START Trialists' Group; Bentzen SM, Agrawal RK, Aird EG, Barrett JM, Barrett-Lee PJ, Bentzen SM, Bliss JM, Brown J, Dewar JA, Dobbs HJ, Haviland JS, Hoskin PJ, Hopwood P, Lawton PA, Magee BJ, Mills J, Morgan DA, Owen JR, Simmons S, Sumo G, Sydenham MA, Venables K, Yarnold JR. The UK Standardisation of Breast Radiotherapy (START) Trial B of radiotherapy hypofractionation for treatment of early breast cancer: a randomised trial. Lancet. 2008 Mar 29;371(9618):1098-107. doi: 10.1016/S0140-6736(08)60348-7. Epub 2008 Mar 19.
- Sarin R, Dinshaw KA, Shrivastava SK, Sharma V, Deore SM. Therapeutic factors influencing the cosmetic outcome and late complications in the conservative management of early breast cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 1993 Sep 30;27(2):285-92. doi: 10.1016/0360-3016(93)90239-r.
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- Vrieling C, Collette L, Bartelink E, Borger JH, Brenninkmeyer SJ, Horiot JC, Pierart M, Poortmans PM, Struikmans H, Van der Schueren E, Van Dongen JA, Van Limbergen E, Bartelink H. Validation of the methods of cosmetic assessment after breast-conserving therapy in the EORTC "boost versus no boost" trial. EORTC Radiotherapy and Breast Cancer Cooperative Groups. European Organization for Research and Treatment of Cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 1999 Oct 1;45(3):667-76. doi: 10.1016/s0360-3016(99)00215-1.
- Kim MS, Reece GP, Beahm EK, Miller MJ, Atkinson EN, Markey MK. Objective assessment of aesthetic outcomes of breast cancer treatment: measuring ptosis from clinical photographs. Comput Biol Med. 2007 Jan;37(1):49-59. doi: 10.1016/j.compbiomed.2005.10.007. Epub 2006 Jan 24.
- Pezner RD, Patterson MP, Hill LR, Vora N, Desai KR, Archambeau JO, Lipsett JA. Breast retraction assessment: an objective evaluation of cosmetic results of patients treated conservatively for breast cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 1985 Mar;11(3):575-8. doi: 10.1016/0360-3016(85)90190-7.
- Pezner RD, Lipsett JA, Vora NL, Desai KR. Limited usefulness of observer-based cosmesis scales employed to evaluate patients treated conservatively for breast cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 1985 Jun;11(6):1117-9. doi: 10.1016/0360-3016(85)90058-6.
- Lowery JC, Wilkins EG, Kuzon WM, Davis JA. Evaluations of aesthetic results in breast reconstruction: an analysis of reliability. Ann Plast Surg. 1996 Jun;36(6):601-6; discussion 607. doi: 10.1097/00000637-199606000-00007.
- Cohen M, Evanoff B, George LT, Brandt KE. A subjective rating scale for evaluating the appearance outcome of autologous breast reconstruction. Plast Reconstr Surg. 2005 Aug;116(2):440-9. doi: 10.1097/01.prs.0000173214.05854.e4.
- Wadasadawala T, Sinha S, Parmar V, Verma S, Gaikar M, Kannan S, Mondal M, Pathak R, Jain U, Sarin R. Comparison of subjective, objective and patient-reported cosmetic outcomes between accelerated partial breast irradiation and whole breast radiotherapy: a prospective propensity score-matched pair analysis. Breast Cancer. 2020 Mar;27(2):206-212. doi: 10.1007/s12282-019-01009-7. Epub 2019 Sep 11.
- Wadasadawala T, Sinha S, Verma S, Parmar V, Kannan S, Pathak R, Sarin R, Gaikar M. A prospective comparison of subjective and objective assessments of cosmetic outcomes following breast brachytherapy. J Contemp Brachytherapy. 2019 Jun;11(3):207-214. doi: 10.5114/jcb.2019.85414. Epub 2019 Jun 28.
- Maier A, Syben C, Lasser T, Riess C. A gentle introduction to deep learning in medical image processing. Z Med Phys. 2019 May;29(2):86-101. doi: 10.1016/j.zemedi.2018.12.003. Epub 2019 Jan 25.
- Hamidinekoo A, Denton E, Rampun A, Honnor K, Zwiggelaar R. Deep learning in mammography and breast histology, an overview and future trends. Med Image Anal. 2018 Jul;47:45-67. doi: 10.1016/j.media.2018.03.006. Epub 2018 Mar 26.
- Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, Ko J, Swetter SM, Blau HM, Thrun S. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2017 Feb 2;542(7639):115-118. doi: 10.1038/nature21056. Epub 2017 Jan 25. Erratum In: Nature. 2017 Jun 28;546(7660):686. doi: 10.1038/nature22985.
- Le WT, Maleki F, Romero FP, Forghani R, Kadoury S. Overview of Machine Learning: Part 2: Deep Learning for Medical Image Analysis. Neuroimaging Clin N Am. 2020 Nov;30(4):417-431. doi: 10.1016/j.nic.2020.06.003. Epub 2020 Sep 18.
- Shen D, Wu G, Suk HI. Deep Learning in Medical Image Analysis. Annu Rev Biomed Eng. 2017 Jun 21;19:221-248. doi: 10.1146/annurev-bioeng-071516-044442. Epub 2017 Mar 9.
- Budrukkar AN, Sarin R, Shrivastava SK, Deshpande DD, Dinshaw KA. Cosmesis, late sequelae and local control after breast-conserving therapy: influence of type of tumour bed boost and adjuvant chemotherapy. Clin Oncol (R Coll Radiol). 2007 Oct;19(8):596-603. doi: 10.1016/j.clon.2007.06.008. Epub 2007 Aug 13.
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)
2021年10月4日
一次修了 (推定)
2025年12月1日
研究の完了 (推定)
2026年9月1日
試験登録日
最初に提出
2022年6月28日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年7月4日
最初の投稿 (実際)
2022年7月8日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年4月10日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年4月7日
最終確認日
2025年4月1日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- 3734
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
米国で製造され、米国から輸出された製品。
いいえ
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