Radiomics 및 AI 연구를 위한 폐 결절 이미징 바이오뱅크 (LIBRA)
2021년 6월 8일 업데이트: Royal Marsden NHS Foundation Trust
이 연구는 런던 전역의 병원에서 우발적인 폐 결절이 있는 참가자로부터 후향적 CT 스캔 이미지와 임상 데이터를 수집할 것입니다.
연구자들은 기계 학습을 사용하여 조기 진단을 개선하기 위해 어떤 참가자가 폐암에 걸릴지 예측할 수 있는지 여부를 연구할 것입니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (예상)
1000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Richard Lee, MBBS PhD
- 전화번호: 020 7352 8171
- 이메일: richard.lee@rmh.nhs.uk
연구 장소
-
-
-
London, 영국, NW1 2PG
- 모병
- University College London Hospitals NHS Foundation Trust
-
연락하다:
- Dr Neal Navani
- 이메일: neal.navani@uclh.nhs.uk
-
London, 영국, SW3 6NP
- 모병
- The Royal Brompton NHS Foundation Trust
-
연락하다:
- Anand Deveraj
- 전화번호: 020 7352 8121
- 이메일: A.Devaraj@rbht.nhs.uk
-
수석 연구원:
- Dr Anand Deveral
-
-
England
-
Sutton, England, 영국, SM2 5PT
- 모병
- Royal Marsden - Surrey
-
연락하다:
- Benjamin Hunter
- 이메일: benjamin.hunter@rmh.nhs.uk
-
-
Greater London
-
London, Greater London, 영국, SE6 4JH
- 모병
- Lewisham and Greenwich NHS Trust
-
연락하다:
- Dr Shafick Gareeboo
- 이메일: shafick.gareeboo@nhs.net
-
수석 연구원:
- Shafick Gareeboo
-
-
Surrey
-
Carshalton, Surrey, 영국, SM5 1AA
- 아직 모집하지 않음
- Epsom and St Helier's Hospitals NHS Trust
-
연락하다:
- Jonathon Ratoff
- 이메일: Jonathan.ratoff@nhs.net
-
수석 연구원:
- Jonathon Ratoff
-
-
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, OLDER_ADULT)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
이전에 확인된 폐 결절이 있는 환자.
설명
포함 기준:
- 나이 > 18
- 기준선 CT 흉부 영상에서 지난 10년 동안 5~30mm의 폐결절이 있는 것으로 보고되었습니다.
- 알려진 사실(2년(직경 기준) 또는 1년(체적 기준) 동안의 안정성을 보여주는 스캔 데이터, 완전한 해상도 또는 생검으로 입증된 악성 종양.
- 슬라이스 두께 < 2.5mm.
제외 기준:
• 적어도 하나의 기술적으로 적절한 CT 흉부 영상 시리즈의 부재(DICOM 기록에서 흉부의 영상 데이터 존재에 대한 육안 검사로 정의됨).
- 슬라이스 두께 > 2.5mm.
- 이미징 > 10세.
- 사실 여부는 알 수 없습니다.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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폐 결절
부수적인 폐 결절이 있는 1000명의 환자 코호트는 참여 NHS 사이트의 임상 기록을 사용하여 식별됩니다. 링크 익명화된 CT 스캔 이미지 및 데이터는 악성 위험을 예측하기 위해 방사선 및 인공 지능 연구를 위한 중앙 데이터베이스를 사용하여 저장됩니다. |
환자의 스캔은 사내 소프트웨어에 대한 입력으로 사용되어 여러 방사성 기능을 추출합니다.
이러한 기능은 악성 위험을 예측할 수 있는 위험 서명을 개발하는 데 사용됩니다.
환자 스캔은 자동 영상 분류를 수행하기 위해 딥 러닝/콘볼루션 신경망 모델에 대한 입력으로도 사용됩니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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이미징 바이오뱅크 개발
기간: 일년
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기본 CT 스캔과 1000명의 환자에 대한 최소 임상 데이터 세트를 저장할 수 있는 경우 1차 종료점을 충족할 것입니다.
|
일년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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암 위험을 예측하기 위한 CT-흉부 기반 방사성 프로파일의 발견.
기간: 일년
|
우리는 악성 위험에 따라 환자를 계층화하는 데 사용할 수 있는 방사성 예측 벡터(RPV)를 생성하기 위해 방사성 변수의 뚜렷한 클러스터를 식별하는 것을 목표로 합니다.
이 벡터는 다변량 분석에 사용되며 기존 위험 모델과 비교됩니다.
|
일년
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
수사관
- 연구 의자: Richard Lee, MBBS PhD, The Royal Marsden Hospital
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)
2020년 6월 1일
기본 완료 (예상)
2021년 8월 1일
연구 완료 (예상)
2021년 8월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2020년 2월 12일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2020년 2월 12일
처음 게시됨 (실제)
2020년 2월 17일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2021년 6월 11일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2021년 6월 8일
마지막으로 확인됨
2021년 6월 1일
추가 정보
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. .
폐 신생물에 대한 임상 시험
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기계 학습 분류에 대한 임상 시험
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Memorial Sloan Kettering Cancer Center완전한