| Source DB | nl |
|---|
| Institution | KU Leuven |
|---|
| Code | d8058d71-cc1e-436f-b198-7f015c3ea80b |
|---|
| Unit | 3f010436-c5b1-438c-8066-4dae396d238f
|
|---|
| Begin | 3/1/2018 |
|---|
| End | 3/1/2022 |
|---|
| title fr |
|
|---|
| title nl | Een drie-dimensionaal platform voor volledig virtuele klinische studies in het kader van de evaluatie van borstbeeldvorming systemen.
|
|---|
| title en | Completely virtual, three dimensional, clinical trial platform for evaluating new breast imaging design choices.
|
|---|
| Description fr |
|
|---|
| Description nl | Vergelijkende klinische studies zijn de gouden standard voor verificatie of optimalisatie van beeldvormingstechnologie. Dit is echter een dure en zeer tijdrovende aanpak. Zelfs de Food and Drug Administration (FDA) begint nu met het aanvaarden van acceptatietesten die steunen op simulaties eerder dan op klinische studies in patiënten. Daarom worden nu virtuele klinische studies in volle snelheid ontwikkeld. In onze groep hebben we eerder ervaring opgebouwd met het simuleren van letsels in beelden van patiënten om dan detecteerbaarheid te bestuderen. Dit zijn gedeeltelijk virtuele klinische studies. Het is nu de bedoeling om een verder stadium uit te bouwen, namelijk het simuleren van letsels in 3D software modellen. Deze aanpak laat ook toe om voorspellend te werken rond de mogelijke kwaliteit van systemen die nog niet bestaan. Het is echter nodig om zo’n nieuwe testmethode eerst heel zorgvuldig te valideren. Dit zal tot op zekere hoogte gebeuren in vergelijking met de eerder ontwikkelde virtuele klinische studies en met testobjecten. Methode: - Het testen of beeldsegmenten van 3D software modellen eruitzien als reële beeldsegmenten die zouden verkregen worden uit de beeldreeksen (2D mammografie of borsttomosynthese) van patiënten. Daartoe zullen de segmenten uit de software modellen gekarakteriseerd worden (bv mbhv het ruisspectrum) en dan vergeleken worden met klinische beeldsegmenten - Het maken van 3D modellen van letsels die moeilijk detecteerbaar waren in de klinische praktijk (2D mammografie en borsttomosynthese). Deze kunnen dan gebruikt worden om hun detecteerbaarheid onder verschillende omstandigheden (virtueel) te testen - Het voorbereiden van een simulatieplatform voor het GE HealthCare systeem zoals geïnstalleerd in UZ Leuven - Het doorvoeren van een volledig virtuele klinische studie in vergelijking met een gedeeltelijk virtuele klinische studie om de detecteerbaarheid van microcalcificaties te bestuderen - Parallel aan deze virtuele studies zal een analoge test doorgevoerd worden met een reeël testobject, eerder ontwikkeld in onze groep. Dit zal toelaten om de waarde van dit testobject ook beter in te schatten - Het fijnregelen van een ‘channelized hotelling observer’ (CHO) die, zonder menseljke tussenkomst, de detecteerbaarheid van letsels in 2D mammografie en borsttomosynthese beelden van het GE HealthCare systeem kan quantificeren. Daarna ook fijnregelen van deze CHO voor beelden van het software model. - Een nieuwe toepassing uitwerken voor het simulatieplatform. De concrete opdracht moet nog uitgewerkt worden
|
|---|
| Description en | Clinical trials are the gold standard method for the verification or the optimization of imaging technology. However, this is an expensive and very time consuming task. The Food and Drug Administration (FDA) starts to support the proof of evidence using simulations rather than real trials. Virtual clinical trials are therefore being developed. While we have experience with simulation frameworks in which we simulate lesions into real patient images to study the detectability of these lesions in different patient backgrounds, we will now push this approach one layer deeper, using 3D software models. This approach, potentially useful as it allows to predict systems that have not yet been realized, requires a careful validation first. This will be done in part in comparison to partially virtual clinical trials and using test objects. Methodology: - Test the realistic appearance of image segments created from 3D software models, simulating both 2D mammography and tomosynthesis. Characterize the features of these images (example noise power spectra) and compare to clinical images. - Make 3D models of microcalcifications and masses that showed to be difficult to detect; - Prepare a platform for virtual clinical trials in cooperation with GE HealthCare; - Run a completely virtual clinical trial as well as a partially virtual clinical trial to compare 2D mammography to breast tomosynthesis in terms of detectability of calcifications. Compare the results; - Run an experiment in parallel with the 3D test object and comment on the usefulness of that phantom; - Tune a channelized hoteling observer for detection of microcalcifications in images of the GE HealthCare system (2D and tomo); - Run a system design application that will be defined later.
|
|---|
| Qualifiers | - breast phantom - clinical trial - |
|---|
| Personal | Marshall Nicholas, Bosmans Hilde |
|---|
| Collaborations | |
|---|
