GliomaAI-Astro23: MRI-Based Detection of IDH Mutant Astrocytoma (Grade 2 and 3) (GliomaAI-A23)
GliomaAI-Astro23: Non-Invasive MRI-Based Detection of IDH Mutant Astrocytoma (Grade 2 and 3) Using Artificial Intelligence
The goal of this observational study is to learn whether an artificial intelligence system called GliomaAI-Astro23 can help detect a specific molecular type of brain tumour called IDH mutant Astrocytoma (grade 2 and 3) using routine MRI scans. The study uses previously collected and fully anonymised MRI data from 1,372 patients from 13 institutions in the Cancer Imaging Archive (TCIA).
The main questions it aims to answer are:
- How accurately can GliomaAI-Astro23 identify IDH mutant Astrocytoma (grade 2 and 3) from MRI scans?
- How well does the system perform across data from different hospitals and patient groups?
Researchers will use existing MRI scans and clinical information to train and test the AI system. No new scans, treatments, or hospital visits are required for participants, and all data used is fully anonymised and obtained from an existing research database.
Participants will not be asked to do anything, as this study only uses previously collected imaging data.
調査の概要
状態
介入・治療
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Mumbai、インド
- Deep Learning Institute of Radiological Sciences
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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
Inclusion Criteria:
- Adult (>=18 years of age)
- Having pre op MRI scan
- Having biopsy / surgery
- Having post biopsy/ surgery histology diagnosis and genetic analysis.
Exclusion Criteria:
- MRI scan significantly degraded by motion or other artefact
- Incomplete genetic analysis
- Prior treatment (e.g., radiotherapy or chemotherapy) before baseline MRI
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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Diagnostic performance of GliomaAI-Astro23 for identification of IDH mutant Astrocytoma (grade 2 and 3) from MRI, measured by accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and area under the ROC
時間枠：Perioperative
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The diagnostic performance of the GliomaAI-Astro23 artificial intelligence model will be assessed by comparing pre-operative MRI-based predictions of IDH mutant Astrocytoma (grade 2 and 3) status against post-operative (biopsy or surgery) molecular/genetic profiling results as the reference standard.
Performance metrics including accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and AUC will be calculated.
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Perioperative
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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 (実際)
研究の完了 (実際)
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
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
- DLIRS-GLIOMAAI-ASTRO23
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
IPD 共有時間枠
IPD 共有アクセス基準
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
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
米国FDA規制機器製品の研究
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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