Avaliação da Cosmese da Mama Usando Redes Neurais Profundas: um Estudo Exploratório (ABCD) (ABCD)
7 de abril de 2025 atualizado por: Dr. Tabassum Wadasadawala, Tata Memorial Centre
Cirurgia e radioterapia em pacientes com câncer de mama podem causar alterações no tratamento e afetar a aparência final da mama.
Neste estudo, estamos tentando avaliar as fotografias pós-tratamento das mamas dos pacientes e submetê-las a um programa baseado em Inteligência Artificial para classificá-las em categorias apropriadas com base nas alterações da linha de base.
Essa solução automatizada ajudará a diminuir o tempo necessário para realizar essa tarefa pelos médicos na clínica.
Visão geral do estudo
Status
Recrutamento
Condições
Descrição detalhada
Foi introduzido um novo algoritmo baseado em rede neural profunda (DNN) que recebe uma imagem como entrada e retorna as coordenadas dos pontos-chave da mama como saída. Esses pontos-chave são então fornecidos a um algoritmo de caminho mais curto que modela imagens como gráficos para refinar a localização do ponto-chave da mama. O algoritmo aprende, diretamente da imagem, a calcular recursos e a usar esses recursos na análise do resultado estético. Isso compreende dois módulos principais: regressão e refinamento de mapas de calor e regressão de pontos-chave. Para realizar a regressão do mapa de calor, o modelo U-Net é usado.
O objetivo do primeiro módulo é gerar uma representação intermediária que consiste em uma localização fuzzy para os pontos-chave a serem detectados.
O segundo módulo recebe e refina essa localização difusa e, por meio de cálculos complexos, gera as coordenadas x e y dos pontos-chave e os dados gerados a partir dos quais podem ser usados para classificação de doenças/imagens.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Estimado)
720
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Contato de estudo
- Nome: Tabassum Wadasadawala, MD
- Número de telefone: 9324445303
- E-mail: twadasadwala@actrec.gov.in
Locais de estudo
-
-
Maharashtra
-
Mumbai, Maharashtra, Índia, 400012
- Recrutamento
- Tata Memorial Centre
-
Contato:
- Tabassum Wadasadawala, MD
- Número de telefone: 9324445303
- E-mail: twadasadawala@actrec.gov.in
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Contato:
- Tabassum Wadasadawala, MD
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Contato:
- Sahil Sood, MD
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Contato:
- Amit Sethi, PhD
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Contato:
- Rajiv Sarin, MD
-
Contato:
- Rima Pathak, MD
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Contato:
- Revathy Krishnamurthy, MD
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Contato:
- Vani Parmar, MD
-
Contato:
- Pallavi Rane, M.Sc
-
-
Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
19 anos a 80 anos (Adulto, Adulto mais velho)
Aceita Voluntários Saudáveis
Sim
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
Esta é uma análise retrospectiva de fotografias de pacientes que foram adquiridas após consentimento informado por escrito de acordo com os requisitos éticos.
Os pacientes incluídos no estudo prospectivo em andamento (CTRI/2020/01/022871) foram autorizados novamente para o estudo atual, a fim de submeter suas fotografias de mama para análise de rede neural.
Nenhuma fotografia é tirada separadamente para o estudo atual.
Portanto, este é essencialmente um estudo retrospectivo das fotografias das mamas para prever a cosmese.
Descrição
Critério de inclusão:
- Diagnóstico confirmado de câncer de mama primário (invasivo ou in situ)
- Paciente submetida a conservação da mama / reconstrução total da mama
- Paciente recebeu RT de mama
- Já forneceu consentimento informado por escrito em projetos anteriores
- Paciente forneceu fotos de ambos os seios
- Doença não metastática ou oligometastática
- Idade > 18 anos
- Novo consentimento dado
Critério de exclusão:
- Mastectomia sem reconstrução total da mama
- Câncer de mama bilateral
- Irradiação parcial da mama
- Paciente do sexo masculino
- Expectativa de vida limitada devido à comorbidade
- Pacientes submetidos a reforço braquial
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Proporção de pacientes com excelente/boa cosmese
Prazo: 3 anos
|
As fotografias do paciente serão processadas para análise baseada em inteligência artificial de predição de cosmesis de mama
|
3 anos
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Estatística Kappa entre diferentes redes neurais profundas
Prazo: 3 anos
|
Concordância de várias redes neurais profundas na previsão da estética da mama
|
3 anos
|
Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Tabassum Wadasadwala, MD, Tata Memorial Centre
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
Publicações Gerais
- Cardoso MJ, Cardoso JS, Wild T, Krois W, Fitzal F. Comparing two objective methods for the aesthetic evaluation of breast cancer conservative treatment. Breast Cancer Res Treat. 2009 Jul;116(1):149-52. doi: 10.1007/s10549-008-0173-4. Epub 2008 Sep 7.
- Fitzal F, Krois W, Trischler H, Wutzel L, Riedl O, Kuhbelbock U, Wintersteiner B, Cardoso MJ, Dubsky P, Gnant M, Jakesz R, Wild T. The use of a breast symmetry index for objective evaluation of breast cosmesis. Breast. 2007 Aug;16(4):429-35. doi: 10.1016/j.breast.2007.01.013. Epub 2007 Mar 26.
- Cardoso JS, Silva W, Cardoso MJ. Evolution, current challenges, and future possibilities in the objective assessment of aesthetic outcome of breast cancer locoregional treatment. Breast. 2020 Feb;49:123-130. doi: 10.1016/j.breast.2019.11.006. Epub 2019 Nov 21.
- START Trialists' Group; Bentzen SM, Agrawal RK, Aird EG, Barrett JM, Barrett-Lee PJ, Bliss JM, Brown J, Dewar JA, Dobbs HJ, Haviland JS, Hoskin PJ, Hopwood P, Lawton PA, Magee BJ, Mills J, Morgan DA, Owen JR, Simmons S, Sumo G, Sydenham MA, Venables K, Yarnold JR. The UK Standardisation of Breast Radiotherapy (START) Trial A of radiotherapy hypofractionation for treatment of early breast cancer: a randomised trial. Lancet Oncol. 2008 Apr;9(4):331-41. doi: 10.1016/S1470-2045(08)70077-9. Epub 2008 Mar 19.
- START Trialists' Group; Bentzen SM, Agrawal RK, Aird EG, Barrett JM, Barrett-Lee PJ, Bentzen SM, Bliss JM, Brown J, Dewar JA, Dobbs HJ, Haviland JS, Hoskin PJ, Hopwood P, Lawton PA, Magee BJ, Mills J, Morgan DA, Owen JR, Simmons S, Sumo G, Sydenham MA, Venables K, Yarnold JR. The UK Standardisation of Breast Radiotherapy (START) Trial B of radiotherapy hypofractionation for treatment of early breast cancer: a randomised trial. Lancet. 2008 Mar 29;371(9618):1098-107. doi: 10.1016/S0140-6736(08)60348-7. Epub 2008 Mar 19.
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- Hill-Kayser CE, Vachani C, Hampshire MK, Di Lullo GA, Metz JM. Cosmetic outcomes and complications reported by patients having undergone breast-conserving treatment. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2012 Jul 1;83(3):839-44. doi: 10.1016/j.ijrobp.2011.08.013. Epub 2011 Dec 2.
- Vrieling C, Collette L, Bartelink E, Borger JH, Brenninkmeyer SJ, Horiot JC, Pierart M, Poortmans PM, Struikmans H, Van der Schueren E, Van Dongen JA, Van Limbergen E, Bartelink H. Validation of the methods of cosmetic assessment after breast-conserving therapy in the EORTC "boost versus no boost" trial. EORTC Radiotherapy and Breast Cancer Cooperative Groups. European Organization for Research and Treatment of Cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 1999 Oct 1;45(3):667-76. doi: 10.1016/s0360-3016(99)00215-1.
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- Pezner RD, Patterson MP, Hill LR, Vora N, Desai KR, Archambeau JO, Lipsett JA. Breast retraction assessment: an objective evaluation of cosmetic results of patients treated conservatively for breast cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 1985 Mar;11(3):575-8. doi: 10.1016/0360-3016(85)90190-7.
- Pezner RD, Lipsett JA, Vora NL, Desai KR. Limited usefulness of observer-based cosmesis scales employed to evaluate patients treated conservatively for breast cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 1985 Jun;11(6):1117-9. doi: 10.1016/0360-3016(85)90058-6.
- Lowery JC, Wilkins EG, Kuzon WM, Davis JA. Evaluations of aesthetic results in breast reconstruction: an analysis of reliability. Ann Plast Surg. 1996 Jun;36(6):601-6; discussion 607. doi: 10.1097/00000637-199606000-00007.
- Cohen M, Evanoff B, George LT, Brandt KE. A subjective rating scale for evaluating the appearance outcome of autologous breast reconstruction. Plast Reconstr Surg. 2005 Aug;116(2):440-9. doi: 10.1097/01.prs.0000173214.05854.e4.
- Wadasadawala T, Sinha S, Parmar V, Verma S, Gaikar M, Kannan S, Mondal M, Pathak R, Jain U, Sarin R. Comparison of subjective, objective and patient-reported cosmetic outcomes between accelerated partial breast irradiation and whole breast radiotherapy: a prospective propensity score-matched pair analysis. Breast Cancer. 2020 Mar;27(2):206-212. doi: 10.1007/s12282-019-01009-7. Epub 2019 Sep 11.
- Wadasadawala T, Sinha S, Verma S, Parmar V, Kannan S, Pathak R, Sarin R, Gaikar M. A prospective comparison of subjective and objective assessments of cosmetic outcomes following breast brachytherapy. J Contemp Brachytherapy. 2019 Jun;11(3):207-214. doi: 10.5114/jcb.2019.85414. Epub 2019 Jun 28.
- Maier A, Syben C, Lasser T, Riess C. A gentle introduction to deep learning in medical image processing. Z Med Phys. 2019 May;29(2):86-101. doi: 10.1016/j.zemedi.2018.12.003. Epub 2019 Jan 25.
- Hamidinekoo A, Denton E, Rampun A, Honnor K, Zwiggelaar R. Deep learning in mammography and breast histology, an overview and future trends. Med Image Anal. 2018 Jul;47:45-67. doi: 10.1016/j.media.2018.03.006. Epub 2018 Mar 26.
- Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, Ko J, Swetter SM, Blau HM, Thrun S. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2017 Feb 2;542(7639):115-118. doi: 10.1038/nature21056. Epub 2017 Jan 25. Erratum In: Nature. 2017 Jun 28;546(7660):686. doi: 10.1038/nature22985.
- Le WT, Maleki F, Romero FP, Forghani R, Kadoury S. Overview of Machine Learning: Part 2: Deep Learning for Medical Image Analysis. Neuroimaging Clin N Am. 2020 Nov;30(4):417-431. doi: 10.1016/j.nic.2020.06.003. Epub 2020 Sep 18.
- Shen D, Wu G, Suk HI. Deep Learning in Medical Image Analysis. Annu Rev Biomed Eng. 2017 Jun 21;19:221-248. doi: 10.1146/annurev-bioeng-071516-044442. Epub 2017 Mar 9.
- Budrukkar AN, Sarin R, Shrivastava SK, Deshpande DD, Dinshaw KA. Cosmesis, late sequelae and local control after breast-conserving therapy: influence of type of tumour bed boost and adjuvant chemotherapy. Clin Oncol (R Coll Radiol). 2007 Oct;19(8):596-603. doi: 10.1016/j.clon.2007.06.008. Epub 2007 Aug 13.
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
4 de outubro de 2021
Conclusão Primária (Estimado)
1 de dezembro de 2025
Conclusão do estudo (Estimado)
1 de setembro de 2026
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
28 de junho de 2022
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
4 de julho de 2022
Primeira postagem (Real)
8 de julho de 2022
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
10 de abril de 2025
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
7 de abril de 2025
Última verificação
1 de abril de 2025
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- 3734
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
produto fabricado e exportado dos EUA
Não
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