核医学診断と人工知能 (NUMEDIA)
専門知識、核医学画像診断、人工知能（AI）ツールの融合による疾患の診断・予後への貢献
副甲状腺スキャンにおける副甲状腺腺腫検出のための人工知能アルゴリズム 研究の目的は、人工知能ツールを使用して、副甲状腺の平面画像と断層画像の自動減算と副甲状腺腺腫の位置特定のためのプログラムを開発することです。
包含基準 ブザンソン大学病院の標準プロトコール（123I と 99mTc の二重注入、ピンホール画像、低エネルギー高分解能（LEHR）および（単光子放射断層撮影 / コンピューター断層撮影）SPECT/CT を使用した二重同位体副甲状腺診断検査を受けた患者+/- (陽電子放射断層撮影法 (PET) コリン)。
副次評価項目 両方の方法 (現在の方法と新しい治療方法) を使用して核内科医によって行われた診断間の一致。
調査の概要
詳細な説明
最先端 ：
副甲状腺の平面シンチグラフィーは、優れた診断性能を提供します。 10 年前に CT と組み合わせた SPECT が導入されたことで、解剖学的位置が改善され、手術が容易になりました。
デュアル同位体スキャンでは、医師は画像を差し引いて副甲状腺腺腫を強調し、SPECT/CT スライスを使用して腺腫の正確な位置を特定する必要があります。
核医学画像処理ソフトウェアの出版社が提供するいくつかのソフトウェア パッケージが市場で入手可能ですが、これらは医師側で多くの操作を必要とするため、再現性が低下し、医師の学習曲線が必要になります。
研究仮説 :
画像は患者の診断の一部として撮影され、臨床ルーチンと比較して追加の撮影は行われませんでした。
画像上の甲状腺の中心が良好であり、画像の品質は良好でした。
3 つのピンホール、LEHR、および SPECT/CT の取得は、ヨウ素 123 の注射後およびテクネチウム 99m の 3 時間後に実行されました。
予想された結果 ：
平面画像と断層画像を自動減算するプログラムの作成。 人工知能アルゴリズムを使用して医師の診断を支援します。
主な目標 ：
人工知能を活用した診断支援プログラムの開発。
二次的な目的:
副甲状腺二重同位体画像をサブトラクションする自動プログラムの作成。 この画像処理は、人工知能分析手法の前提条件です。
包含基準:
二重同位体副甲状腺シンチグラフィーを受けた18歳以上の男性および女性。
研究目的でのデータ使用の拒否なし 遡及データ（2022年4月13日以降：当科への患者情報掲載日）および将来データ
非包含基準:
研究目的でのデータ使用を拒否した患者 標準的な収集プロトコール（LEHR、PINHOLE、SPECT/CT 収集の 3 時間後に 123I 注射、続いて 99mTc）の恩恵を受けられなかった患者。
研究方法の説明:
適格基準を満たす患者の医療記録のデータを使用した遡及的および前向き研究。 患者に対して追加の検査は行われませんでした。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Laurent COMAS
- 電話番号：0381218477
- メール：lcomas@chu-besancon.fr
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Laurent COMAS
- メール：lcomas@chu-besancon.fr
研究場所
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Besançon、フランス、25030
- 募集
- CHU Besançon
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コンタクト：
- Laurent COMAS
- 電話番号：0381218477
- メール：lcomas@chu-besancon.fr
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- デュアルアイソトープ副甲状腺シンチグラフィーを受けた18歳以上の男性および女性。
- 研究目的でのデータ使用を拒否しません
- 遡及データ (2022 年 4 月 13 日以降: 当科への患者情報の掲載日) および将来データ
除外基準:
- 研究目的でのデータ使用を患者が拒否
- 標準収集プロトコルの恩恵を受けられなかった患者（LEHR、PINHOLE、およびSPECT/CT収集の3時間後に123I注射とそれに続く99mTc）
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
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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人工知能診断プログラムの開発
時間枠：学習完了まで、平均4年
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人工知能診断プログラムの開発
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学習完了まで、平均4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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副甲状腺二重同位体画像をサブトラクションする自動プログラムの開発。
時間枠：学習完了まで、平均2年
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副甲状腺二重同位体画像をサブトラクションする自動プログラムの開発。
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学習完了まで、平均2年
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
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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