LN 스테이징을 위한 AI-EBUS-Elastography (AI-EBUS-E)
2024년 1월 16일 업데이트: Wael Hanna, St. Joseph's Healthcare Hamilton
폐암의 림프절 병기에서 인공지능 증강기관지초음파 탄성촬영술의 임상적 유용성
폐암 환자에 대한 치료 결정을 내리기 전에 암이 흉부 림프절로 전이되었는지 확인하는 것이 중요합니다.
전통적으로 이것은 Endobronchial Ultrasound Transbronchial Needle Aspiration (EBUS-TBNA) 절차를 사용하여 이러한 림프절에서 생검 샘플을 채취하여 결정합니다.
불행히도 40%의 시간 동안 EBUS-TBNA의 결과는 유익하지 않으며 잘못된 치료 결정이 내려집니다.
따라서 암이 흉부의 림프절로 전이되었는지 여부를 확인하는 더 나은 방법이 필요합니다.
연구자들은 최근에 발견된 이미징 기술인 elastography가 이러한 요구를 충족시킬 수 있다고 믿습니다.
이번 연구에서 연구자들은 엘라스토그래피가 림프절에서 암을 진단할 수 있는지 여부를 결정할 것을 제안하고 있습니다.
엘라스토그래피는 림프절의 다른 부분에서 조직 강성을 결정하고 림프절의 가장 단단한 부분이 파란색으로 나타나고 가장 부드러운 부분이 빨간색으로 나타나는 컬러 맵을 생성합니다.
림프절이 주로 파란색이면 암을 포함하고 있으며 주로 빨간색이면 양성이라고 제안되었습니다.
이를 연구하기 위해 연구자들은 림프절을 EBUS-Elastography로 이미지화하고 그 이미지를 인공 지능을 사용하는 컴퓨터 알고리즘으로 분석하는 실험을 설계했습니다.
알고리즘은 먼저 이미지를 읽은 다음 이 이미지가 림프절에 암이 있는지 여부를 예측하도록 훈련됩니다.
알고리즘의 성공을 평가하기 위해 조사관은 예측을 림프절 생검 또는 수술 표본의 병리학 결과와 비교합니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (실제)
100
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
Ontario
-
Hamilton, Ontario, 캐나다, L8N 4A6
- St. Joseph's Healthcare Hamilton
-
-
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
아니
설명
포함 기준:
- Joseph's Healthcare Hamilton에서 EBUS-TBNA를 통해 종격동 병기를 언급한 의심되거나 확인된 NSCLC로 진단된 환자는 이 연구에 적합합니다.
제외 기준:
- 제외 기준이 적용되지 않습니다.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: EBUS-탄성학
|
EBUS-TBNA로 폐암에 대한 LN 병기를 진행 중인 환자는 치료 표준에 따라 얻은 모든 LN의 디지털 이미지와 생검을 받게 됩니다.
EBUS-TBNA에 의한 림프절 생검 전에 탄성 조영술을 시행합니다.
LN의 스캔된 영역에서 조직의 상대적 변형은 파란색으로 더 단단한 영역과 빨간색으로 더 부드러운 조직이 있는 컬러 맵으로 표시됩니다.
Elastography 및 B-모드 이미지가 나란히 표시되고 이미지가 기록되어 분석을 위해 외부 드라이브에 저장됩니다.
Elastography 이미지는 이미지 분할을 위한 표준 U-Net과 유사한 네트워크 아키텍처를 가진 NeuralSeg 알고리즘에 공급됩니다.
자동으로 식별된 관심 영역은 EBUS Elastography 이미지에 중첩되어 LN 강성 측정을 추출합니다.
중첩 후 NeuralSeg는 이전에 정의된 9개의 강성 임계값 내에서 LN 영역의 비율을 결정합니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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강성 면적비
기간: 8 개월
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정의된 파란색 임계값을 초과하는 림프절의 백분율 영역이 악성과 독립적으로 연관되는지 확인
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8 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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NeuralSeg의 림프절 악성 종양 예측
기간: 2 개월
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검사한 림프절의 생검 결과와 비교할 때 NeuralSeg가 림프절의 악성 종양을 정확하게 예측할 수 있는지 확인
|
2 개월
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진단 정확도, 민감도, 특이성, 양성 및 음성 예측 값으로 측정된 NeuralSeg의 예측과 병리학 결과 간의 일치
기간: 2 개월
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진단 정확도, 민감도, 특이성, 양성 및 음성 예측 값으로 측정된 NeuralSeg의 예측과 병리학 결과 간의 일치
|
2 개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Waël C Hanna, MDCM, MBA, FRCSC, McMaster University
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)
2021년 9월 1일
기본 완료 (실제)
2022년 5월 1일
연구 완료 (실제)
2022년 5월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2021년 3월 19일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2021년 3월 24일
처음 게시됨 (실제)
2021년 3월 25일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 1월 18일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 1월 16일
마지막으로 확인됨
2024년 1월 1일
추가 정보
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