観察研究
MRI画像で血管の異常を評価する方法を深層学習で確立するための研究
AI 要約前の題名
深層学習を用いた脈管異常のMRI画像の評価法確立のための観察研究

目的
この治験の目的は、脈管異常のMRI画像の評価方法を確立するために、MRI画像の評価結果を基に深層学習を行うことです。脈管異常には複数の種類があり、それらを正確に診断するための新しい方法を開発することが目的です。
AI 要約前の目標
脈管異常(脈管腫瘍、リンパ管奇形、リンパ管腫症、ゴーハム病、静脈奇形、混合型脈管奇形、クリッペル・トレノネー症候群など)のMRI画像の評価法確立のため、MRI画像評価結果を基とした深層学習を行うことを目的とする。
参加条件
この治験に参加できる人は、年齢や性別に制限がなく、過去に同じような治験に参加したことがある人、MRI画像が評価できる人、そして本研究に参加することに同意した人です。一方、脈管異常以外の病気がある人や、評価が困難な状態にある人、また研究責任者や分担者が不適切と判断した人は参加できません。
AI 要約前の参加条件
性別
男性・女性
年齢
下限なし上限なし
選択基準
1)2017年から2019年に行われた「難治性リンパ管疾患に対するNPC-12T(シロリムス)の有効性及び安全性を検討する多施設共同第Ⅲ相医師主導治験(NPC-12T―LM試験)」、2017年から開始している「難治性血管・リンパ管疾患に対するシロリムスの安全性及び有効性を検討する多施設共同非非対照試験(SRL-CVA-01試験、jRCTs031180290)」、および2020年から2022年に行われた「難治性の脈管腫瘍・脈管奇形に対するNPC-12T(顆粒剤・錠剤)の有効性及び安全性を検討する多施設共同第Ⅲ相医師主導治験(NPC-12T-CVA)」に参加した患者
2)画像が評価可能であった患者
3)本研究の参加に同意された患者
除外基準
1)明らかな脈管異常以外の患者
2)出血や炎症など明らかに違う病変や画像アーチファクトが混じり、評価が困難な患者
3)その他、研究責任者、分担者が不適切と判断した患者
治験内容
この治験は、脈管異常という病気について調べる観察研究です。病気の進行を深層学習という技術で測定し、それを2名の放射線科医が独立して計測した結果と比較して、相関係数を調べます。また、MRI画像の違いによるAIによるセグメンテーションの違いも調べます。2名の放射線科医や教育を受けた担当医が独立して計測した結果の相関係数も調べます。
AI 要約前の参加条件
観察研究
主要結果評価方法
「深層学習によって測定された脈管異常の病変体積」と「2名の放射線科医が独立して計測した病変体積」との相関係数
第二結果評価方法
・2名の放射線科医および教育を受けた担当医が独立して計測した面積、体積を評価した解析結果の相関係数(ICC(2,1))
・違うMRI画像(脂肪抑制T2強調画像、T1強調画像、造影T1強調画像など)によるAIによるセグメンテーションの違い、相関係数
利用する医薬品等
利用する薬品情報はありません
組織情報
実施責任組織
岐阜大学医学部附属病院
岐阜県岐阜市柳戸1-1
お問い合わせ情報
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