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Objectives

Evaluation d’un logiciel non clinique (ADMIRE) destiné à améliorer le workflow du traitement des patients atteints de cancers ORL.

Ce logiciel permet, entre autres, de faire du contourage automatique, et de générer des CT synthétiques à partir d’images CBCT.

Les algorithmes permettant d’effectuer ces 2 tâches sont basés sur des méthodes de deep learning dont les bibliothèques de données seront alimentées avec des données issues du CLB.

Pour la partie concernant le contourage automatique, le but est d’évaluer les performances d’un algorithme utilisant une méthode de deep learning pour le contourage automatique des volumes cibles et organes à risque sur le scanner CT de simulation.

Le second algorithme, également basé sur une méthode de deep learning, est dédié au recalcul de dose post-traitement sur imagerie CBCT, et a pour but de reconstruire un CT synthétique à partir de l’acquisition d’une imagerie CBCT prétraitement.

Data controller

Pr V. GREGOIRE

Categories of data used
Données de santé
Origine de données utilisées
Soins
Centre Léon Bérard (Lyon)
2020
Population subject to research or data processing

Patients

Legal basis

Recherche scientifique menée dans l’intérêt légitime de lutte contre le cancer (articles 6.1.f et 9.2.j du Règlement (UE) n° 2016/679)

Internal and external data recipients

Physiciens radiothérapie Centre Léon Bérard

Médecins radiothérapie Centre Léon Bérard

Attaché de recherche clinique Centre Léon Bérard

Research start date
01/04/2020
Data retention period

La durée approximative de l’étude est fixée à 3 ans environ.

Les données sont susceptibles d’être conservées à plus long terme, notamment celles qui alimentent les bibliothèques de données pour les algorithmes basés IA.

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