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휴리스틱, 알고리즘 및 기계 학습: 방사선 치료의 평가 및 테스트 (Hamlet rt)

2021년 7월 26일 업데이트: CCTU- Cancer Theme

Hamlet-RT: 휴리스틱스, 알고리즘 및 기계 학습: 방사선 치료의 평가 및 테스트

Hamlet.rt 연구는 치료 목적으로 영상 유도 방사선 치료를 받는 환자를 위한 전향적 데이터 수집 및 환자 설문 조사입니다.

이 연구의 목적은 새로운 기계 학습 및 수학적 기술을 사용하여 개별 환자에 대한 방사선 치료로 인한 심각한 부작용의 위험을 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것입니다. 이미지 및 비이미지 데이터에서 치료 중 및 치료 후 환자를 검토함에 따라 지속적으로 업데이트됩니다.

이 프로젝트의 두 번째 목표는 연구용으로 검색 가능하고 공유되는 데이터 리소스를 생성하여 방사선 치료를 위한 기계 학습 및 의료 영상 처리에 대한 연구를 촉진하는 것입니다.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (예상)

310

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 연락처 백업

연구 장소

  • 영국
    • Cambridgeshire
      • Cambridge, Cambridgeshire, 영국, CB2 0QQ
        • 모병
        • Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Raj Dr. Jena

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

18년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

해당 없음

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

전립선암, 두경부암, 뇌암 또는 폐암에 대한 급진적 영상 유도 방사선 요법에 적합한 성인. 조건의 변화는 사용 가능한 입력 데이터의 품질과 양에 따라 달라지는 높은 수준의 임상 적용 가능성을 요구하는 기계 학습 알고리즘의 요구 사항을 기반으로 합니다. 따라서 입력 데이터 세트는 모집단에서 발생하는 해부학적 변화를 적절히 포함해야 합니다.

설명

포함 기준:

  • 참가자는 연구 참여에 대해 정보에 입각한 동의를 할 의향과 능력이 있습니다.
  • 남성 또는 여성
  • 만 18세 이상
  • 원발성 전립선암, 두경부암, 폐암 또는 뇌종양으로 진단된 경우
  • 치료 의도로 치료
  • 급진적 영상 유도 방사선 치료에 적합
  • WHO ECOG 활동 상태 0 또는 1
  • 18개월 이상의 예상 생존

제외 기준:

  • 참가자는 연구의 프로토콜에 명시된 요구 사항을 완료할 의향이 없거나 완료할 수 없습니다. 웹 기반 장기 후속 설문지 액세스 및 작성.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 관찰 모델: 보병대
  • 시간 관점: 유망한

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
전립선암
전립선암에 대한 근치 영상 유도 방사선 요법에 적합한 성인, 약 170명의 환자 RTOG, LENT SOM(A), RMH 증상 척도 및 UCLA PCI(전립선암 지수) 설문지의 구성 요소가 사용됩니다.
방사능: 급진적 영상 유도 방사선 요법
실시되는 설문지는 방사선 치료 후 최대 5년까지 각 환자가 경험하는 임상 독성을 모니터링합니다.
두경부암
약 140명의 두경부암에 대한 근치적 영상 유도 방사선 요법에 적합한 성인. CTCAE v3, LENT SOM(A), EORTC QLQ H+N35 및 수정된 구강 건조증 설문지의 구성 요소가 사용됩니다.
방사능: 급진적 영상 유도 방사선 요법
실시되는 설문지는 방사선 치료 후 최대 5년까지 각 환자가 경험하는 임상 독성을 모니터링합니다.
중추신경계 종양
가능한 한 많은 환자를 모집하여 CNS 종양에 대한 급진적 영상 유도 방사선 요법에 적합한 성인. RTOG, LENT SOM(A), Folstein 미니 정신 상태 검사 및 G-ADL(Generalized activites of daily living scale) 설문지의 구성 요소가 사용됩니다.
방사능: 급진적 영상 유도 방사선 요법
실시되는 설문지는 방사선 치료 후 최대 5년까지 각 환자가 경험하는 임상 독성을 모니터링합니다.
폐암
폐암에 대한 급진적 영상 유도 방사선 요법에 적합한 성인, 가능한 한 많은 환자 모집. RTOG 및 LENT SOM(A) 설문지의 구성 요소가 사용됩니다.
방사능: 급진적 영상 유도 방사선 요법
실시되는 설문지는 방사선 치료 후 최대 5년까지 각 환자가 경험하는 임상 독성을 모니터링합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
기계 학습 모델링
기간: FPFV로부터 8년
네 가지 질병 부위에 대한 기계 학습 모델을 특성화합니다. 정상 조직 해부학의 자동 분할을 위한 기계 학습 알고리즘을 개발하고 기계 학습 알고리즘을 확장하여 콘 빔 CT 이미지에서 정상 조직 구조를 식별 및 분할하고 ML 분할을 활용하여 치료 독성과 관련된 이미지 시그니처를 평가합니다.
FPFV로부터 8년
예측 모델링
기간: FPFV로부터 8년
게시된 기술과 일치하는 성능을 예측합니다. 예측 수학적 모델의 구성 및 평가를 위해 결과 1의 기계 학습 모델을 결과 3의 치료 전 평가 데이터 및 치료 중 정량적 평가와 결합
FPFV로부터 8년
임상 독성 평가
기간: FPFV로부터 8년
결과 2의 예측 모델을 알리기 위해 방사선 치료 후 최대 5년 동안 각 환자가 경험한 임상 독성 평가
FPFV로부터 8년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

CCTU- Cancer Theme

협력자

University of Cambridge
Microsoft Research

수사관

  • 수석 연구원: Raj Dr. Jena, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust & the University of Cambridge
  • 수석 연구원: Suzanne Miller, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust
  • 수석 연구원: Amy Bates, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2019년 9월 11일

기본 완료 (예상)

2023년 1월 1일

연구 완료 (예상)

2028년 1월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2019년 8월 15일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2019년 8월 16일

처음 게시됨 (실제)

2019년 8월 19일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2021년 8월 2일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2021년 7월 26일

마지막으로 확인됨

2021년 7월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

기타 연구 ID 번호

  • Hamlet.rt

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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