Deep Learning para segmentação da próstata (GOPI-Segm)
Segmentação de próstata multizona auxiliada por computador em imagens de ressonância magnética usando uma abordagem baseada em aprendizado profundo
Como os critérios diagnósticos para o câncer de próstata são diferentes na periferia e na zona de transição, a segmentação da próstata é necessária para qualquer sistema de diagnóstico auxiliado por computador destinado a caracterizar as lesões da próstata em imagens de ressonância magnética (RM). A segmentação manual é demorada e pode diferir entre radiologistas com experiência diferente. Desenvolvemos e treinamos um algoritmo de rede neural convolucional para segmentar toda a próstata, a zona de transição e o estroma fibromuscular anterior em imagens ponderadas em T2 de 787 ressonâncias magnéticas de um banco de dados prospectivo de correlação radiológica patológica contendo ressonância magnética de próstata de pacientes tratados por prostatectomia entre 2008 e 2014 (base de dados CLARA-P).
O objetivo deste estudo é validar este algoritmo em uma coorte independente de pacientes.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Tipo de estudo
Inscrição (Antecipado)
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
-
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Lyon, França, 69008
- Recrutamento
- Hôpital Edouard Herriot
-
Contato:
- Olivier ROUVIERE, Pr
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- RM da próstata contida no PACS dos Hospices Civils de Lyon
- Realizado em 2016-2019
Critério de exclusão:
- Ressonâncias magnéticas de pacientes que já fizeram tratamento para câncer de próstata
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Modelos de observação: Coorte
- Perspectivas de Tempo: Retrospectivo
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Pacientes com uma ressonância magnética em uma unidade de 3 Tesla (T)
A coorte de validação total é composta por imagens axiais ponderadas em T2 da próstata obtidas de 31 ressonâncias magnéticas de próstata em uma unidade 3T escolhida aleatoriamente entre as ressonâncias magnéticas de próstata realizadas no Hospices Civils de Lyon em 20162015-2019
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O algoritmo é usado para realizar uma segmentação multizona da próstata, incluindo delineamento de: todos os contornos da próstata, os contornos da zona de transição, o estroma fibromuscular anterior. Os contornos são corrigidos independentemente por 2 radiologistas. Os contornos corrigidos das diferentes zonas serão armazenados e para cada zona serão utilizadas 6 métricas diferentes para avaliar a diferença entre os contornos inicial e corrigido:
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Pacientes com uma ressonância magnética em uma unidade de 1,5 Tesla
A coorte de validação total é composta por imagens axiais ponderadas em T2 da próstata obtidas de 31 ressonâncias magnéticas de próstata em uma unidade de 1,5T escolhida aleatoriamente entre as ressonâncias magnéticas de próstata realizadas no Hospices Civils de Lyon em 20162015-2019
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O algoritmo é usado para realizar uma segmentação multizona da próstata, incluindo delineamento de: todos os contornos da próstata, os contornos da zona de transição, o estroma fibromuscular anterior. Os contornos são corrigidos independentemente por 2 radiologistas. Os contornos corrigidos das diferentes zonas serão armazenados e para cada zona serão utilizadas 6 métricas diferentes para avaliar a diferença entre os contornos inicial e corrigido:
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Mean Mesh Distance (Mean) entre os contornos de toda a próstata feita pelo algoritmo e pelos dois radiologistas
Prazo: Mês 11
|
A Mean Mesh Distance corresponde à Average Boundary Distance (ABD) para cada ponto da segmentação de referência. A distância até o ponto mais próximo da segmentação comparada é calculada primeiro. Em seguida, a média de todas essas distâncias é calculada e fornece o ABD. A Mean Mesh Distance entre os contornos de toda a próstata feita pelo algoritmo e cada radiologista será usada como medida de resultado primário. |
Mês 11
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Antecipado)
Conclusão do estudo (Antecipado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- GOPI-Segmentation_2019
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