脑肿瘤术中超声数据库 (BraTioUS-DB)
2024年11月14日 更新者：Santiago Cepeda、Hospital del Rio Hortega
使用术中超声的放射组学特征预测胶质母细胞瘤的总体存活率。关于建立脑肿瘤超声图像国际数据库的建议
预测被诊断患有胶质母细胞瘤 (GBM) 的患者的生存对于指导手术策略和随后的辅助治疗至关重要。
术中超声 (ioUS) 是一种低成本、多功能的技术，可用于大多数神经外科。
来自 ioUS 的图像包含可能与肿瘤的行为、侵袭性和肿瘤学结果相关的生物学信息。
当今先进的图像处理技术需要大量数据。
因此，研究人员建议创建一个国际数据库，旨在共享脑肿瘤的术中超声图像。
必须处理获取的数据以从 ioUS 图像中提取放射组学或纹理特征。
理由是超声图像包含的信息比人眼可以处理的信息多得多。
我们的主要目标是找到这些影像学特征与 GBM 总生存期 (OS) 之间的关系。
从这种成像技术中阐述的预测模型将补充那些已经基于其他来源的预测模型，如磁共振成像 (MRI)、遗传和分子分析等。使用大多数医院负担得起的术中成像技术预测生存将极大地有利于患者的管理.
研究概览
详细说明
研究人员计划在 2018 年 1 月至 2020 年 1 月期间对接受 GBM 诊断手术的患者进行多中心回顾性研究，以便为未来前瞻性收集患者奠定基础。 ioUS 研究的所有病例都将包括在内。 所有患者都必须使用 B 型模式进行计数。 经过假名化处理后，图像将上传到私有云服务器。 还将收集人口统计、临床、常规放射学和分子变量（IDH、MGMT）。 OS 将被定义为组织病理学诊断和患者死亡之间经过的时间。 必须处理获取的数据以获得一系列放射组学标记来执行研究。 需要一个预处理阶段（噪声清除、去斑点、强度归一化、过滤）来计算放射组学测量值（直方图、体积、形状、纹理等）。 在前一阶段，将计算每个受试者的大量放射学特征。 由于特征的数量远高于数据集，为了避免维数灾难，有必要使用允许选择这些特征（或转换）的特征选择和提取技术（模式识别和放射组学中的标准）来减少它们的数量其中）具有更大的辨别力。 然后将根据所选特征详细说明生存预测模型。
假设
B 型术中超声图像具有与胶质母细胞瘤总体存活率相关的肿瘤纹理特征。
目标：
- 确定术中超声 B 型的放射组学特征与胶质母细胞瘤总生存率之间的关系。
- 使用具有最高辨别力的纹理特征开发预测生存模型。
- 针对外部数据集验证模型并将其与当前可用的预测模型进行比较。
- 构建一个数据集，允许探索各种图像协调技术，使我们的预测具有可重复性。
- 建立一个国际合作网络 (BraTioUS-DB)，其目标是从创建和启动开始就前瞻性地交换脑肿瘤手术患者的超声图像和临床数据。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
150
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Parel
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Mumbai、Parel、印度、400012
- Tata Memorial Centre
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Milan、意大利、20133
- Fondazione IRCCS Istituto Neurologico "Carlo Besta"
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Palermo、意大利、90100
- Unit of Neurosurgery, Department of Biomedicine Neurosciences and Advanced Diagnsotics, University of Palermo
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Tours、法国、37044
- Hôpital Bretonneau, CHRU de Tours
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Massachusetts
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Boston、Massachusetts、美国、02114
- Massachusetts General Hospital
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Valladolid、西班牙、47012
- University Hospital Río Hortega
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
15年 及以上 (孩子、成人、年长者)
接受健康志愿者
不
取样方法
非概率样本
研究人群
符合下一节提到的纳入标准的案例将被追溯收集以开展项目的第一阶段。
2018年1月至2020年1月，预计每个中心至少可以贡献20个案例。
因此，本阶段研究的总样本量约为 120 名患者。
描述
纳入标准：
- 成年患者在 2018 年 1 月至 2020 年 1 月期间进行手术，病理诊断为 WHO IV 级星形细胞瘤（胶质母细胞瘤）。
- 包括 B 模式图像的术中超声检查
排除标准：
- 其他组织病理学诊断。 尽管国际数据库将以这样一种方式建立，即可以前瞻性地包括其他肿瘤类型。
- 超声图像中的伪影使分析变得不可能
- 立体定向活检。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：队列
- 时间观点：其他
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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胶质母细胞瘤
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术中超声成像
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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总生存期
大体时间：1年
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胶质母细胞瘤的总生存期
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1年
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Santiago Cepeda, MD, PhD、Department of Neurosurgery University Hospital Río Hortega
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
一般刊物
- Cepeda S, Sarabia R. Letter to the Editor. Intraoperative ultrasound elastography applied in meningioma surgery. Neurosurg Focus. 2021 May;50(5):E23. doi: 10.3171/2021.1.FOCUS2115. No abstract available.
- Cepeda S, Garcia-Garcia S, Velasco-Casares M, Fernandez-Perez G, Zamora T, Arrese I, Sarabia R. Is There a Relationship between the Elasticity of Brain Tumors, Changes in Diffusion Tensor Imaging, and Histological Findings? A Pilot Study Using Intraoperative Ultrasound Elastography. Brain Sci. 2021 Feb 21;11(2):271. doi: 10.3390/brainsci11020271.
- Cepeda S, Garcia-Garcia S, Arrese I, Velasco-Casares M, Sarabia R. Acute changes in diffusion tensor-derived metrics and its correlation with the motor outcome in gliomas adjacent to the corticospinal tract. Surg Neurol Int. 2021 Feb 10;12:51. doi: 10.25259/SNI_862_2020. eCollection 2021.
- Cepeda S, Garcia-Garcia S, Arrese I, Fernandez-Perez G, Velasco-Casares M, Fajardo-Puentes M, Zamora T, Sarabia R. Comparison of Intraoperative Ultrasound B-Mode and Strain Elastography for the Differentiation of Glioblastomas From Solitary Brain Metastases. An Automated Deep Learning Approach for Image Analysis. Front Oncol. 2021 Feb 2;10:590756. doi: 10.3389/fonc.2020.590756. eCollection 2020.
- Cepeda S, Garcia-Garcia S, Arrese I, Velasco-Casares M, Sarabia R. Relationship between the overall survival in glioblastomas and the radiomic features of intraoperative ultrasound: a feasibility study. J Ultrasound. 2022 Mar;25(1):121-128. doi: 10.1007/s40477-021-00569-9. Epub 2021 Feb 16.
- Cepeda S, Arrese I, Garcia-Garcia S, Velasco-Casares M, Escudero-Caro T, Zamora T, Sarabia R. Meningioma Consistency Can Be Defined by Combining the Radiomic Features of Magnetic Resonance Imaging and Ultrasound Elastography. A Pilot Study Using Machine Learning Classifiers. World Neurosurg. 2021 Feb;146:e1147-e1159. doi: 10.1016/j.wneu.2020.11.113. Epub 2020 Nov 28.
- Cepeda S, Barrena C, Arrese I, Fernandez-Perez G, Sarabia R. Intraoperative Ultrasonographic Elastography: A Semi-Quantitative Analysis of Brain Tumor Elasticity Patterns and Peritumoral Region. World Neurosurg. 2020 Mar;135:e258-e270. doi: 10.1016/j.wneu.2019.11.133. Epub 2019 Nov 30.
有用的网址
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2022年5月25日
初级完成 (实际的)
2024年11月14日
研究完成 (实际的)
2024年11月14日
研究注册日期
首次提交
2021年9月21日
首先提交符合 QC 标准的
2021年9月29日
首次发布 (实际的)
2021年9月30日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年11月15日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年11月14日
最后验证
2024年11月1日
更多信息
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