Mes données de santé

O site de informações destinado a pacientes tratados na rede Unicancer ou incluídos nos ensaios clínicos da rede Unicancer

Sobre este site

Objetivos

Objectif principal : Identifier un algorithme de Deep Learning capable de faire la classification automatique des images TEP à la 18F-FDOPA des noyaux gris centraux (normaux versus pathologiques)

 

Objectifs secondaires :

  • Identifier des nouveaux biomarqueurs quantitatifs de la maladie de Parkinson à partir de l’analyse des indexs de radiomique
  • Comparer les performances de cet algorithme de Deep Learning par rapport à celles de l’expert humain et celles d’un algorithme de Machine Learning (analyse des radiomique)

Analyser les causes des résultats discordants entre les algorithmes et l’expert humain

Responsável pelo tratamento

PR HUMBERT (CAL) 

DEBDS (CAL)

Categorias de dados utilizados
Données d’identification (sans donnée nominative) / Données de santé
Origine de données utilisées
Soins
Autre (hors Centres de lutte contre le cancer)
2018
2019
2020
2021
2022
Centre Antoine Lacassagne (Nice)
2018
2019
2020
2021
2022
População sujeita à pesquisa ou ao tratamento de dados

Population étudiée :    Patients adressés pour TEP à la 18F-FDOPA des noyaux gris centraux.

Critères d’inclusion : Tous les patients adressés pour TEP dopa striatale au Centre Antoine Lacassagne (CAL) et au CHU de Nice, consécutivement, sur différentes périodes et différentes machines afin de constituer la base de données d’entrainement/validation et deux bases de données de tes (différente machine TEP-TDM et autre hôpital)

Critères de non inclusion : Examens ininterprétables, examens non réalisés selon le protocole standard issus des recommandations européennes : temps

Base jurídica

INTERET PUBLIC 

Destinatários internos e externos dos dados

DEBDS (CAL) 

Data de início da pesquisa
29/04/2022
Período de retenção de dados

2 ans après la dernière publication relative à l'étude

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