Эвристика, алгоритмы и машинное обучение: оценка и тестирование в лучевой терапии (Hamlet rt)
26 июля 2021 г. обновлено: CCTU- Cancer Theme
Hamlet-RT: эвристика, алгоритмы и машинное обучение: оценка и тестирование в лучевой терапии
Исследование Hamlet.rt представляет собой проспективный сбор данных и анкетирование пациентов, проходящих лучевую терапию под визуальным контролем с лечебной целью.
Цель исследования состоит в том, чтобы использовать новые методы машинного обучения и математические методы для построения модели, которая может прогнозировать риск серьезных побочных эффектов от лучевой терапии для отдельного пациента: с использованием расчетов дозы в нормальных тканях на основе планирования лучевой терапии и полученных исходных характеристик пациента. из изображений и других данных, постоянно обновляемых по мере того, как пациент просматривается как во время, так и после лечения.
Второстепенной целью проекта является содействие исследованиям в области машинного обучения и обработки медицинских изображений для лучевой терапии путем создания общедоступного и общедоступного ресурса данных для использования в исследованиях.
Обзор исследования
Статус
Рекрутинг
Условия
Вмешательство/лечение
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Ожидаемый)
310
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Контакты исследования
- Имя: Meena Murthy
- Номер телефона: 349707 01223 349707
- Электронная почта: meena.murthy@addenbrookes.nhs.uk
Учебное резервное копирование контактов
- Имя: CCTU Cancer
- Номер телефона: 216038 01223 216038
- Электронная почта: cctuc@addenbrookes.nhs.uk
Места учебы
-
-
Cambridgeshire
-
Cambridge, Cambridgeshire, Соединенное Королевство, CB2 0QQ
- Рекрутинг
- Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust
-
Контакт:
- Amy Bates
- Номер телефона: 256296 01223 256296
- Электронная почта: amy.bates@addenbrookes.nhs.uk
-
Главный следователь:
- Raj Dr. Jena
-
-
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
Н/Д
Полы, имеющие право на обучение
Все
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Взрослые подходят для радикальной лучевой терапии под визуальным контролем при раке предстательной железы, головы и шеи, головного мозга или легких.
Изменение условий основано на требованиях алгоритмов машинного обучения, требующих высокого уровня клинической применимости, что зависит от качества и количества доступных входных данных.
Таким образом, набор входных данных должен адекватно охватывать анатомические различия, встречающиеся в популяции.
Описание
Критерии включения:
- Участник желает и может дать информированное согласие на участие в исследовании
- Мужчина или женщина
- Возраст 18 лет и старше
- Диагностирован первичный рак предстательной железы, рак головы и шеи, рак легких или опухоль головного мозга.
- Лечится с лечебной целью
- Подходит для радикальной лучевой терапии под визуальным контролем
- Статус эффективности ВОЗ ECOG 0 или 1
- Ожидаемая выживаемость 18 месяцев и более
Критерий исключения:
- Участник не желает или не может выполнить указанные в протоколе требования исследования, т.е. доступ и заполнение веб-анкет для долгосрочного наблюдения.
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
- Наблюдательные модели: Когорта
- Временные перспективы: Перспективный
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Рак простаты
Взрослые, подходящие для радикальной лучевой терапии рака простаты под визуальным контролем, примерно 170 пациентов. Будут использоваться компоненты из RTOG, LENT SOM(A), шкалы симптомов RMH и опросников UCLA PCI (индекс рака простаты).
|
Вводимые анкеты будут отслеживать клиническую токсичность, которую испытывает каждый пациент в течение 5 лет после лучевой терапии.
|
|
Рак головы и шеи
Взрослые, подходящие для радикальной лучевой терапии рака головы и шеи под визуальным контролем, примерно 140 пациентов.
Будут использоваться компоненты опросников CTCAE v3, LENT SOM(A), EORTC QLQ H+N35 и модифицированных опросников для ксеростомии.
|
Вводимые анкеты будут отслеживать клиническую токсичность, которую испытывает каждый пациент в течение 5 лет после лучевой терапии.
|
|
Опухоли центральной нервной системы
Взрослые, подходящие для радикальной лучевой терапии опухоли ЦНС под визуальным контролем, набрано как можно больше пациентов.
Будут использоваться компоненты опросников RTOG, LENT SOM(A), Фольштейна для мини-опросников психического состояния и обобщенных опросников по шкале активности повседневной жизни (G-ADL).
|
Вводимые анкеты будут отслеживать клиническую токсичность, которую испытывает каждый пациент в течение 5 лет после лучевой терапии.
|
|
Рак легких
Взрослые, подходящие для радикальной лучевой терапии под визуальным контролем рака легких, набрано как можно больше пациентов.
Будут использованы компоненты вопросников RTOG и LENT SOM(A).
|
Вводимые анкеты будут отслеживать клиническую токсичность, которую испытывает каждый пациент в течение 5 лет после лучевой терапии.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Моделирование машинного обучения
Временное ограничение: 8 лет с ФПФВ
|
Охарактеризовать модели машинного обучения для четырех очагов заболевания.
Разработка алгоритмов машинного обучения для автосегментации анатомии нормальных тканей и расширение алгоритмов машинного обучения для идентификации и сегментации структур нормальных тканей на конусно-лучевых КТ-изображениях, а также для использования сегментации машинного обучения для оценки сигнатур изображений, коррелирующих с токсичностью лечения.
|
8 лет с ФПФВ
|
|
Прогнозное моделирование
Временное ограничение: 8 лет с ФПФВ
|
Прогнозируйте совпадения производительности с опубликованными методами.
Объединение моделей машинного обучения в результате 1 с данными оценки до лечения и количественными оценками во время лечения в результате 3 для построения и оценки прогностической математической модели.
|
8 лет с ФПФВ
|
|
Клиническая оценка токсичности
Временное ограничение: 8 лет с ФПФВ
|
Оценка клинической токсичности, испытываемой каждым пациентом в течение 5 лет после лучевой терапии, для информирования прогностических моделей в исходе 2.
|
8 лет с ФПФВ
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Следователи
- Главный следователь: Raj Dr. Jena, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust & the University of Cambridge
- Главный следователь: Suzanne Miller, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust
- Главный следователь: Amy Bates, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust
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)
11 сентября 2019 г.
Первичное завершение (Ожидаемый)
1 января 2023 г.
Завершение исследования (Ожидаемый)
1 января 2028 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
15 августа 2019 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
16 августа 2019 г.
Первый опубликованный (Действительный)
19 августа 2019 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
2 августа 2021 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
26 июля 2021 г.
Последняя проверка
1 июля 2021 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Другие идентификационные номера исследования
- Hamlet.rt
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Не определился
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. .