肥満患者におけるコンピュータ断層撮影法と磁気共鳴画像法を使用した小腸総長の測定 (SBOM-AI)
代謝外科候補者の肥満患者における、コンピュータ断層撮影法と磁気共鳴画像法、3D 再構成および人工知能ツールを使用した小腸全長測定のセットアップと検証
調査の概要
詳細な説明
小腸の全長 (TSBL) は、代謝性/肥満症用バイパス手術において低侵襲手術を安全かつ成功させるための重要なパラメーターです。
現在、小腸測定の標準は術中測定です。 腹腔鏡検査はバラトリック/メタボリックに対する標準的なアプローチであり、TSBL 測定は時間がかかり、腸病変の場合には危険を伴います。 TSBL の正確かつ効果的な非侵襲的な術前測定により、手術戦略に影響を与える TSBL の変動性を評価することができます。 断面イメージングは、非侵襲的な方法で TSBL を測定できるため、この設定で重要な役割を果たす可能性があります。 コンピューター断層撮影 (CT) と磁気共鳴 (MR) の両方を使用して実施されたいくつかの研究では、有望な結果が報告されています。 ただし、サンプルのサイズが小さいこと、標準化された技術が存在しないこと、人工知能 (AI) に基づく自動手法が存在しないことにより、それらは制限されます。
断面画像を使用して TSBL を測定する信頼性の高い術前方法を評価することで、術中合併症や不十分な長期的な体重減少や栄養不足が軽減される可能性があります。 このシナリオでは、小腸を自動的にセグメント化できる AI アルゴリズムの開発による分析手法の実装が解決策として考えられます。
この研究の主要エンドポイントは、術前の放射線画像に基づいて、腹腔鏡下肥満/メタボリック手術の候補患者のTSBLを測定する信頼性が高く再現性のある自動測定法を確立し、検証することです。
プロジェクトの主なフェーズは次のとおりです。
- 彼らは、肥満患者の大規模コホートにおけるTSBLの術前CTおよびMRIベースの測定の実現可能性を評価し、放射線学的測定を参照標準としての術中腹腔鏡測定（伸長法）と比較しています(1)。
- 小腸の長さを測定するために、CT と MRI の間でより正確な断面画像を評価します。
- トランスバーサルスライスイメージングでTSBLを自動測定できるAIツールを構築します。
イタリアの 3 つの大規模センターでは、肥満に対する代謝手術の候補となる 195 人の肥満患者を登録する予定です。 その一部はトレーニングコホート（合計 = 105 人の患者）を確立し、AI ベースの TSBL 測定方法を設定するために使用されます。 残りの 90 人の患者 (各施設につき 30 人) は検証コホートを代表します。
研究の種類
入学 (推定)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Niccolò Petrucciani, MD
- 電話番号：3496311476
- メール：niccolo.petrucciani@uniroma1.it
研究場所
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RM
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Rome、RM、イタリア、00189
- 募集
- Azienda Ospedaliera Universitaria Sant'Andrea
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コンタクト：
- Niccolo Petrucciani, MD
- 電話番号：00390633775634
- メール：niccolo.petrucciani@uniroma1.it
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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
説明
包含基準:
- BMI > 35 kg/m2 および少なくとも 1 つの肥満関連の併存疾患
- BMI > 40 kg/m2
- 少なくとも6か月間の食事療法および/または肥満の医学的治療が失敗した場合
- 特定の取締役会会議での学際的な評価後に介入の指示が検証される
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
- 主な目的：診断
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：人工知能トレーニング コホートと検証コホート
イタリアの 3 つの大規模センターでは、肥満に対する代謝手術の候補となる 195 人の肥満患者を登録する予定です。
そのうちの一部は、AI ベースの TSBL 測定方法を設定するために使用されるトレーニング コホート (合計 = 105 人の患者) を確立します。
残りの 90 人の患者 (各施設につき 30 人) は検証コホートを代表します。
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この介入は、肥満患者の肥満/代謝性手術の前に、小腸長の測定を伴う CT および MR 画像を実行することから構成されます。
次に、手術中に患者は、小腸の長さを測定するための参照ゴールドスタンダード方法として、腹腔鏡による伸長小腸測定を受けます。
トレーニング コホートのイメージングは、CT および MRI イメージングの分析を通じて小腸長測定の自動方法を設定するように AI をトレーニングするために使用されます。
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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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AI ベースの小腸全長測定と腹腔鏡による小腸全長測定の一致
時間枠：1ヶ月
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主な成果は、腹腔鏡下肥満/代謝外科手術の候補患者のTSBLを測定する術前放射線画像を使用した信頼性と再現性のある自動化手法を確立し、検証することです。
AI計測結果と腹腔鏡計測結果を比較し、一致度を検討
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1ヶ月
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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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