Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Глубокое обучение для сегментации простаты (GOPI-Segm)

6 декабря 2019 г. обновлено: Hospices Civils de Lyon

Многозонная компьютерная сегментация простаты на МРТ-изображениях с использованием подхода, основанного на глубоком обучении

Поскольку диагностические критерии рака предстательной железы различны для периферической и переходной зоны, сегментация предстательной железы необходима для любой системы компьютерной диагностики, направленной на характеристику поражений предстательной железы на магнитно-резонансных (МР) изображениях. Ручная сегментация занимает много времени и может различаться у радиологов с разным опытом. Мы разработали и обучили алгоритм сверточной нейронной сети для сегментации всей предстательной железы, переходной зоны и передней фибромускулярной стромы на Т2-взвешенных изображениях 787 МРТ из существующей проспективной базы данных радиологических патологических корреляций, содержащей МРТ предстательной железы пациентов, перенесших простатэктомию в период с 2008 по 2008 гг. 2014 (база данных CLARA-P).

Целью данного исследования является проверка этого алгоритма на независимой когорте пациентов.

Обзор исследования

Статус

Неизвестный

Условия

Вмешательство/лечение

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Ожидаемый)

62

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

  • Франция
      • Lyon, Франция, 69008
        • Рекрутинг
        • Hôpital Edouard Herriot
        • Контакт:
          • Olivier ROUVIERE, Pr

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

Мужской

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

Случайный выбор в Системе архивирования и передачи изображений (PACS) Лионских хосписов среди обследований, проведенных в период с 2016 по 2019 год.

Описание

Критерии включения:

  • МРТ предстательной железы содержится в PACS Гражданских хосписов Лиона
  • Выполнено в 2016-2019 гг.

Критерий исключения:

  • МРТ пациентов, которые уже лечились от рака предстательной железы

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: Ретроспектива

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
Вмешательство/лечение
Пациенты с МРТ на аппарате 3 Тесла (Т)
Общая валидационная когорта состоит из аксиальных Т2-взвешенных изображений простаты, полученных в результате 31 МРТ простаты на аппарате 3Т, случайно выбранных среди МРТ простаты, выполненных в Hospices Civils de Lyon в 2016–2015–2019 гг.
Другой: Сравнение многозонной сегментации простаты, полученной с помощью автоматического алгоритма на основе глубокого обучения и двух опытных рентгенологов.

Алгоритм используется для выполнения многозональной сегментации предстательной железы, включающей выделение: контуров всей предстательной железы, контуров переходной зоны, передней фиброзно-мышечной стромы.

Контуры корректируют самостоятельно 2 врача-рентгенолога. Скорректированные контуры различных зон будут сохранены, и для каждой зоны будут использоваться 6 различных показателей для оценки разницы между исходными и скорректированными контурами:

  • Среднее расстояние сетки: среднее расстояние до границы (ABD) для каждой точки эталонной сегментации. Сначала вычисляется расстояние до ближайшей точки сравниваемой сегментации. Затем вычисляется среднее значение всех этих расстояний, которое дает ABD.
  • Общее расстояние Хаусдорфа (HD)
  • 95% процентиль (P) HD и 95-й (P) асимметричного распределения HD
  • HD изменено на 95% (HD95_1): другой подход: сначала вычисляется 95-е (P) асимметричного HD, а затем берется максимум
  • Коэффициент кости
  • Разница в объемах
Пациенты с МРТ на аппарате 1,5 Тесла
Общая валидационная когорта состоит из аксиальных Т2-взвешенных изображений простаты, полученных в результате 31 МРТ простаты на аппарате 1,5 Тл, случайно выбранного среди МРТ простаты, выполненных в Hospices Civils de Lyon в 2016–2015–2019 гг.
Другой: Сравнение многозонной сегментации простаты, полученной с помощью автоматического алгоритма на основе глубокого обучения и двух опытных рентгенологов.

Алгоритм используется для выполнения многозональной сегментации предстательной железы, включающей выделение: контуров всей предстательной железы, контуров переходной зоны, передней фиброзно-мышечной стромы.

Контуры корректируют самостоятельно 2 врача-рентгенолога. Скорректированные контуры различных зон будут сохранены, и для каждой зоны будут использоваться 6 различных показателей для оценки разницы между исходными и скорректированными контурами:

  • Среднее расстояние сетки: среднее расстояние до границы (ABD) для каждой точки эталонной сегментации. Сначала вычисляется расстояние до ближайшей точки сравниваемой сегментации. Затем вычисляется среднее значение всех этих расстояний, которое дает ABD.
  • Общее расстояние Хаусдорфа (HD)
  • 95% процентиль (P) HD и 95-й (P) асимметричного распределения HD
  • HD изменено на 95% (HD95_1): другой подход: сначала вычисляется 95-е (P) асимметричного HD, а затем берется максимум
  • Коэффициент кости
  • Разница в объемах

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Среднее расстояние сетки (среднее) между контурами всей предстательной железы, сделанными алгоритмом и двумя радиологами
Временное ограничение: Месяц 11

Среднее расстояние сетки соответствует среднему граничному расстоянию (ABD) для каждой точки эталонной сегментации. Сначала вычисляется расстояние до ближайшей точки сравниваемой сегментации. Затем вычисляется среднее значение всех этих расстояний и получается ABD.

Среднее расстояние сетки между контурами всей предстательной железы, созданными алгоритмом и каждым рентгенологом, будет использоваться в качестве основного критерия результата.
Месяц 11

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Hospices Civils de Lyon

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)

1 февраля 2019 г.

Первичное завершение (Ожидаемый)

1 января 2020 г.

Завершение исследования (Ожидаемый)

1 июня 2020 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

6 декабря 2019 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

6 декабря 2019 г.

Первый опубликованный (Действительный)

10 декабря 2019 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

10 декабря 2019 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

6 декабря 2019 г.

Последняя проверка

1 декабря 2019 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Ключевые слова

Дополнительные соответствующие термины MeSH

Другие идентификационные номера исследования

  • GOPI-Segmentation_2019

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. .

Подписаться