Beschreibung der Studie

Die Bestimmung des GTVs mithilfe von PET-Aufnahmen ist ein kritischer Schritt in der Bestrahlungsplanung. Das grundlegende, auf vielen Systemen verfügbare Verfahren ist die visuelle Konturierung durch einen erfahrenen Arzt, in Analogie zur CT-basierten Konturierung. Doch trotz der Einführung klinischer Konturierungsprotokolle bleibt eine signifikante Interobserver-Variabilität (IOV) dabei. Während absolute und relative Schwellwertverfahren in vielen PET-Auswertungskonsolen und Bestrahlungsplanungs-systemen integriert sind, hat es sich leider gezeigt, dass diese Methoden oft nicht zu korrekten GTVs führen. Andere Methoden verwenden den Bildkontrast zur Konturierung, für eine bessere Berücksichtigung der Hintergrundäktivität, oder verwenden Gradienten oder statistische Modelle. Diese fortgeschrittenen automatischen Methoden führen offensichtlich zu plausibleren GTVs. Allerdings können sich die daraus resultierenden Volumina noch erheblich voneinandern unterscheiden, vor allem in inhomogenen Tumoren. Deshalb kann das zur GTV-Konturierung verwendete Verfahren erhebliche Auswirkungen auf die Größe des GTVs haben, was in direktem Zusammenhang mit Tumorerfassung und Normalgewebsschonung in der Strahlentherapie steht, was eine kritische Tatsache ist. Das Projekt zielt auf die Implementierung neuer Segmentierungsalgorithmen zur Gross Tumor Volume (GTV)-Definierung mithilfe von PET-Aufnahmen ab, mit der Möglichkeit, eine Konsenskontur aus unterschiedlichen Konturierungsansätzen zu erzeugen. Die Benutzeroberfläche wird durch Miteinbeziehung von Strahlentherapeuten und anderen am Bestrahlungsplanungsablauf beteiligten Personen in den Entwicklungsprozess sorgfältig gestaltet. Die Implementierung dieser automatischen Methoden wird an mehreren PET-Bilddatensätzen getestet und validiert. Diese schließen Tumorphantome (physical phantoms), simulierte Tumor-PET-Bilddaten (numerical phantoms) und Bilddaten von Patienten ein.

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Studiendetails

Studienziel Entwicklung eines algorithmenbasierten Verfahrens zur automatischen Segmentation bei der Konturierung des Zielvolumens unter Verwendung von PET-Bilddaten
Status Rekrutierung abgeschlossen, follow up abgeschlossen
Zahl teilnehmender Patienten 60
Stationärer Aufenthalt Keiner
Finanzierungsquelle BMBF Projektträger im DLR - EUREKA/COST - Bonn

Kostet die Teilnahme Geld?

Alle während der Studie durchgeführten Behandlungen und Untersuchungen sind für Sie kostenfrei.

Teilnahme­voraussetzungen

Einschlusskriterien

  • Bilddaten verfügbar aus Ethikgeprüfter pro- oder retrospektiver klinischer Studie

Ausschlusskriterien

  • keine psyeudonymisierten Daten

Adressen und Kontakt

An dieser Studie können Sie leider nicht mehr teilnehmen. Hier finden Sieaktuelle Studien.

Häufig gestellte Fragen

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Es ist das Ziel des Projektes, neue Segmentierungsalgorithmen zur GTV-Konturierung zu implementieren, welche von den verschiedenen akademischen Teilnehmern des Konsortiums entwickelt wurden. So soll eine Konsenskontur unter Berücksichtigung der unterschiedlichen Konturierungsansätze generiert werden. Diese neuen Werkzeuge werden in die AQUILAB Plattform zur medizinischen Bilddatenverarbeitung integriert, unter besonderer Berücksichtigung einer sicheren und benutzerfreundlichen Oberfläche. Darüber hinaus wird die AQUILAB Plattform dazu benutzt werden, die neu implementierten Konturierungsmethoden mit visueller Konturierung und gebräuchlichen Schwellwertverfahren zu vergleichen. Die von den an SALOME beteiligten Instituten zur Verfügung gestellten PET-Datensätze werden für die Validierung des Segmentierungswerkzeuges der AQUILAB-Plattform verwendet. Diese beinhalten neben den klinischen PET-Datensätzen unterschiedlicher Tumoren und Aufnahmemethoden, auf die sich dieser Ethikantrag bezieht, auch PET-Phantom-Datensätze von den verschiedenen medizinischen Teams des Projekts und numerische Monte-Carlo-Simulationen von sich bewegenden Lungen- und Leberläsionen (Vauclin et al. 2009). Darüber hinaus wird die Zusammenarbeit mit externen Forschungsgruppen aktuell noch diskutiert, die Zugriff auf spezifische, für das SALOME-Projekt interessante PET-Datensätze haben (bspw.: Daisne et al. 2004). Die Validierungsstudie wird mithilfe deskriptiver statistischer Analyse durchgeführt, basierend auf dem relativen Fehler der Volumen-Messung und auf dem Concordance-Index.

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