Использование искусственного интеллекта для прогнозирования раковых лимфатических узлов для определения стадии рака легкого во время ультразвуковой визуализации
10 марта 2020 г. обновлено: Wael Hanna, St. Joseph's Healthcare Hamilton
Разработка и валидация компьютерного алгоритма с использованием искусственного интеллекта и глубоких нейронных сетей для сегментации ультразвуковых признаков лимфатических узлов во время эндобронхиального УЗИ
Это исследование направлено на то, чтобы определить, может ли сеть глубокого нейронного искусственного интеллекта (AI) (NeuralSeg) научиться присваивать оценку лимфатических узлов Канады лимфатическим узлам, исследованным с помощью эндобронхиальной ультразвуковой трансбронхиальной аспирации иглы (EBUS-TBNA), используя технику сегментации.
Изображения будут созданы из 300 видеороликов лимфатических узлов из предполагаемой библиотеки и будут использоваться в качестве исходного набора для разработки алгоритма.
Будут проспективно собраны дополнительные 100 изображений лимфатических узлов, чтобы проверить, может ли NeuralSeg правильно применить оценку.
Обзор исследования
Статус
Завершенный
Вмешательство/лечение
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Действительный)
52
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
Ontario
-
Hamilton, Ontario, Канада, L8N 4A6
- St. Joseph's Healthcare Hamilton
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
18 лет и старше (Взрослый, Пожилой взрослый)
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Полы, имеющие право на обучение
Все
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Фаза A не требует регистрации пациента.
Фаза B потребует проспективного набора пациентов для получения проверочного набора новых видеороликов о лимфатических узлах.
Все пациенты, которым планируется пройти процедуру EBUS-TBNA для определения стадии медиастинального НМРЛ в St. Joseph's Healthcare Hamilton, будут иметь право участвовать в этом исследовании.
Критериев исключения нет.
Все пациенты будут проходить EBUS-TBNA в соответствии с обычным уходом, за исключением одного отличия: процедуры будут записываться на видео, чтобы их можно было использовать для компьютерного анализа позже.
Описание
Критерии включения:
- должен быть диагностирован подтвержденный или подозреваемый рак легких и проходить диагностику / стадирование EBUS
Критерий исключения:
- Никто
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Разработка компьютерного алгоритма для определения ультразвуковых признаков лимфатических узлов
Временное ограничение: От сбора ретроспективных данных до разработки алгоритма (1 месяц)
|
Цель: определить, может ли глубокая нейронная сеть искусственного интеллекта (NeuralSeg) научиться назначать оценку лимфатических узлов Канады лимфатическим узлам, исследованным с помощью EBUS, используя технику сегментации на существующем (производном) наборе видео лимфатических узлов.
|
От сбора ретроспективных данных до разработки алгоритма (1 месяц)
|
|
Валидация компьютерного алгоритма для определения ультразвуковых признаков лимфатических узлов
Временное ограничение: От проспективного сбора данных до проверки алгоритма (6 месяцев)
|
Цель: определить, может ли NeuralSeg правильно применить рейтинг лимфатических узлов Канады к новому (проверочному) набору видео лимфатических узлов, которые он никогда раньше не видел.
|
От проспективного сбора данных до проверки алгоритма (6 месяцев)
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Точность и надежность сегментации, выполняемой NeuralSeg
Временное ограничение: От сегментации, выполненной хирургом, до сегментации, выполненной NeuralSeg (1 месяц)
|
Цель: сравнить точность и надежность сегментации, выполненной NeuralSeg, с сегментацией, выполненной опытным эндоскопическим хирургом с использованием коэффициентов DICE-SORENSEN.
|
От сегментации, выполненной хирургом, до сегментации, выполненной NeuralSeg (1 месяц)
|
|
Прогноз NeuralSeg злокачественных новообразований лимфатических узлов
Временное ограничение: От алгоритма NeuralSeg, используемого при визуализации EBUS, до отчета о биопсии (оценка до 2-3 месяцев)
|
Цель: определить, может ли NeuralSeg точно предсказать злокачественное новообразование в лимфатическом узле по сравнению с результатами биопсии исследованного лимфатического узла.
|
От алгоритма NeuralSeg, используемого при визуализации EBUS, до отчета о биопсии (оценка до 2-3 месяцев)
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Следователи
- Главный следователь: Wael C Hanna, St. Josephs Healthcare Hamilton
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Общие публикации
- Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019 Jan;25(1):44-56. doi: 10.1038/s41591-018-0300-7. Epub 2019 Jan 7.
- American College of Chest Physicians; Health and Science Policy Committee. Diagnosis and management of lung cancer: ACCP evidence-based guidelines. American College of Chest Physicians. Chest. 2003 Jan;123(1 Suppl):D-G, 1S-337S. No abstract available.
- Hanna WC, Yasufuku K. Bronchoscopic staging of lung cancer. Ther Adv Respir Dis. 2013 Apr;7(2):111-8. doi: 10.1177/1753465812468041. Epub 2012 Dec 20.
- Hylton DA, Turner J, Shargall Y, Finley C, Agzarian J, Yasufuku K, Fahim C, Hanna WC. Ultrasonographic characteristics of lymph nodes as predictors of malignancy during endobronchial ultrasound (EBUS): A systematic review. Lung Cancer. 2018 Dec;126:97-105. doi: 10.1016/j.lungcan.2018.10.020. Epub 2018 Oct 30.
- El-Sherief AH, Lau CT, Wu CC, Drake RL, Abbott GF, Rice TW. International association for the study of lung cancer (IASLC) lymph node map: radiologic review with CT illustration. Radiographics. 2014 Oct;34(6):1680-91. doi: 10.1148/rg.346130097.
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
8 апреля 2019 г.
Первичное завершение (Действительный)
23 сентября 2019 г.
Завершение исследования (Действительный)
20 ноября 2019 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
19 февраля 2019 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
20 февраля 2019 г.
Первый опубликованный (Действительный)
21 февраля 2019 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
11 марта 2020 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
10 марта 2020 г.
Последняя проверка
1 марта 2020 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- StJoes EBUS AI (5636)
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕТ
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .