유방 수술에서 양성 마진의 수술 내 검출
유방 보존 수술에서 양성 마진의 수술 중 검출을위한 정량적 옥스 라맨 스펙트럼 영상
이 프로젝트에서는 전체 lumpectomy 표본의 고해상도 분석을 위해 최적화 된 선택적 샘플링 접근법을 기반으로 고유 한 Oct-Raman 시스템을 개발할 것입니다. OCT를 사용하는 목표는 암을 감지하는 것이 아니라 지방 조직을 식별하여 큰 지방 조직 영역이 라만 분광법에 의한 추가 측정에서 제외되도록하는 것입니다.
OCT는 종양과 주변의 정상 기질을 구별하는 능력이 제한적이지만, 지방 조직은 고도로 산란 된 양측 밀도 조직 (Stroma, ducts 및 lobules) 및 악의 조직과 비교하여 지방 세포 (지질 및 작은/평평한 핵으로 채워짐) 내의 후방 산란으로 인해 OCT 이미지에서 독특한 외관을 갖는다. 이러한 특정 패턴은 94% 감도 및 93% 특이성을 갖는 유방 조직 (반사율 프로파일을 기반으로 한 분류 모델)으로부터 정상적인 지방 조직의 식별을 허용한다. 이는 라만 측정 과제를 줄일 것이며, 이는 양성 및 악성 조직을 구별하기 위해 남아있는 더 작은 영역에 초점을 맞출 수 있습니다. 이 유연하고 적응 가능한 스캐닝 전략은 실제 시간 내에 모든 외과 적 여백을 커버하기 위해 매우 개선 된 진단 정확도와 속도를 달성합니다.
연구 개요
상세 설명
이 프로젝트에서 개발 된 새로운 Oct-Raman 시스템은 두 모듈을 단일 기기에 통합하고 딥 러닝 알고리즘에 의존하여 데이터를 자동으로 획득하고 분석 할 것입니다. OCT 모듈은 빠른 스캔 대형 럼프 절제술 시편 (불규칙한 3D 표면에 대한 초점 조정 포함)을 위해 설계 될 것이며, 머신 러닝 (ML) 알고리즘은 ACT 이미지에서 관심 영역 (비 아디포스 조직”을 식별하여 Raman Spectroscopy 측정을 이러한 "고위험 영역"으로 자동 지시합니다. 머신 러닝 모델의 두 번째 층은 라만 스펙트럼을 양성 조직에서 암 (양성 여백)을 구별하도록 분류합니다. 이 접근법은 기기의 사용을 단순화하고 주관성 및 사용자 교육을 줄입니다. 사용자는 기기에 조직을 삽입해야하며, 모든 단계는 이후에 자동화 된 (OCT 및 라만 측정 및 분석) 최종 진단 맵이 적색으로 표시 될 때까지 긍정적 인 여백이 표시 될 때 까지야합니다. 고유 한 옥스 라맨 시스템은 라만 분광법의 높은 진단 정확도를 MM- 규모에서 전체 lumpectomy 수준으로 변환하여 외과 의사가 수술 중 긍정적 인 마진을 식별 할 수있는 도구를 제공합니다. UON 팀은 피부암에 대한 MOHS 현미경 수술 중 양성 마진의 검출을 위해 AF 및 Raman 분광법을 기반으로 한기구 에서이 개념을 시연했습니다. 이 연구에 사용될 Oct-Raman 장치는 노팅엄 대학교에서 개발했습니다. 이것은 단일 센터에서만 수행되는 사내에서 개발 된 장치에 대한 개념 증명 연구이며, 장치를 사용하여 생성 된 결과는 참가자의 임상 치료를 지시하거나 영향을 미치지 않습니다.
기계가 이미 교정되고 종양과 정상 조직을 구별하기 위해 훈련 된 경우, 조직의 취급없이 넓은 국소 절제 시편의 표면을 스캔하여 병리학 자로 돌려 일상적인 처리를 위해 병리학 자에게 반환합니다. 조직 슬라이스는 연구 목적으로 사용되지 않습니다. 식별 가능한 모든 정보는 임상 치료 팀의 구성원 만 액세스 할 수 있으며 샘플은 임상 치료 팀의 구성원이 아닌 연구원에게 익명으로 유지됩니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Ioan Notingher
- 전화번호: 951 5374 0)115 951 3082
- 이메일: ppzin@exmail.nottingham.ac.uk
연구 연락처 백업
- 이름: Nehal Atallah
- 전화번호: 07521100084
- 이메일: msznma@nottingham.ac.uk
연구 장소
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Nottingham, 영국
- 모병
- Nottingham University Hospitals
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연락하다:
- Nehal F Y Atallah, PhD
- 전화번호: 951 5374 07521100084
- 이메일: msznma@nottingham.ac.uk
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연락하다:
- Dalia F Y Mehaisi, PhD
- 전화번호: 07423481655
- 이메일: dalia.mehaisi@nottingham.ac.uk
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준
- 유방 수술을받는 환자 (넓은 국소 절제).
- 사전 동의를 제공 할 수 있습니다.
- 모든 나이.
제외 기준
• 이전 진단 생검에 의해 확인 된 병리학 자의 진단에 대해 의심의 여지가있는 환자.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Design and build unique OCT and AF-Raman system with integrated machine learning algorithms.
기간: 12 months
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To design and develop OCT-Raman and AF-Raman imaging systems, including their hardware and software architectures with integrated machine learning algorithms, and install both prototypes at UON for evaluation.
The OCT-Raman system will be used to distinguish cancerous from normal breast tissue in lumpectomy and mastectomy specimens, while the AF-Raman system will be used to distinguish metastatic lymph nodes from normal lymphoid tissue.
In each study, tissue samples will be scanned independently, and the measured area will be recorded in mm² for each specimen.
Average Raman spectral intensities will then be calculated separately for cancerous and normal tissues, and a t-test will be performed to identify the Raman bands exhibiting the most significant differences between the two tissue types.
Data acquisition, area measurements, and statistical analyses for the two experiments will be conducted independently by separate investigators.
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12 months
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Feasibility and Diagnostic Performance of Intraoperative Raman Spectroscopy
기간: 30 months
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Secondary endpoint is the assembly of the Raman devices in the clinical intraoperative theatre for a quick and reliable measures of wide local excisions and lymph node specimens within short period of time (10-20 minutes).
The desired end point will be detecting cancer cells with both sensitivity and specificity higher than 95%.
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30 months
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Ioan Notingher, University of Nottingham
- 수석 연구원: Andrew Green, University of Nottingham
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 336788
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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