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IASLCは、特にCTベースの早期肺がん検出を通じて、早期肺がんの検出と管理のための定量的イメージングの適用を促進するための新しい戦略的イニシアチブを開始しています。

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Early Lung Imaging Confederation(ELIC):画像リソースの共有ネットワーク

このイニシアチブはEarlyLung Imaging Confederation(ELIC)であり、グローバルに分散され、プライバシーが保護された肺がんイメージングデータベースと計算分析環境を開発するというビジョンを共有する個人と機関の協力による国際的な同盟です。 ELICは、品質管理された国際的に組み立てられたCT肺がん画像および関連する生物医学データの非常に大量のコレクションの分析と研究を可能にするように設計されています。 ELICの基本的な目標は、胸部CT画像を使用して早期肺がんやその他の疾患を検出し、小さな肺結節と周囲の構造を特徴づけ、治療的介入に対する反応性を測定するための深層学習手法または人工知能アプローチの開発をサポートすることです。 

ELICインフラストラクチャは、ハブアンドスポークモデルを使用してクラウドコンピューティングリソースを活用して開発されており、臨床研究グループ(Spokes)は、ローカルに保存された匿名化された肺がん画像コレクションを他の研究グループ(クライアント)による計算分析に安全に利用できるようになります。 )、すべて中央のELIC管理対象サーバー(ハブ)によって調整されます。 

ELIC-フェーズI

フェーズI

この最初の概念実証プロジェクトは、ELICハブアンドスポーク環境(H&SE)が、グローバルな定量的肺イメージング研究に役立つリソースを提供する可能性を実証しました。 この初期段階では、100を超える公的に利用可能で匿名化されたCT肺がんスクリーニング画像データセットが投入されたグローバルクラウドコンピューティングリソースが使用されました。 中央ハブのWebサイトは、10つのオープンソースの定量的肺測定アルゴリズム要求を、公開されているCT肺がんスクリーニング画像データセットのコピーを含むXNUMXのグローバルに分散された仮想スポークサイトに同時に配布しました。

ELIC-フェーズII

フェーズII

ELIC H&SEインフラストラクチャは、概念実証パイロットから、有用な定量的肺がんイメージング研究を実行できる機能的なグローバル分散データベースおよび計算環境に移行するために、さらに開発が進んでいます。 肺画像データセットとメタデータをELICH&SEにアップロードする研究グループをサポートするために、データの匿名化を実行するためのツールとリソースへの参照が追加されています。 スポーク調査員に画像とメタデータをアップロードするための技術仕様と方法、およびクライアントがELIC H&SEに参加する方法に関するガイダンスを提供する技術マニュアルが作成されました。 別のドキュメントには、オープンソースのDICOM匿名化ツールであるClinical Trial Processor(CTP)のインストールと使用のプロセスに関するガイダンスが記載されています。 最初のスポークは1つ特定されており、100)必要な画像とデータを特定します。 2ケースあたり25つの画像を含む25のケース(50は癌、100は癌なし、結節なし、XNUMXは結節はあるが癌は検出されない)、現在のデータベースから画像とデータをプルし、データの匿名化を行い、スポークアップロード用にフォーマットします、データをスポークにアップロードし、スポークを監視します。 サイトが画像とデータの最初のXNUMXケースをアップロードした後、Accumetra / ELICまたは寄稿機関からの複数の定量的肺分析アルゴリズムが、スポーク内のグローバルに分散されたデータセットで実行されます。

IASLCは、このプロジェクトの推進に向けて時間とデータを提供してくれている世界中のサイトと研究者の参加に感謝しています。

IASLCは、フェーズIIをサポートしてくれたアストラゼネカに感謝します。 

ELICサイトへの参加

フェーズⅢ

フェーズ3では、ELIC H&SEをスケールアップし、スポークの数を2倍または3倍に拡大し、画像の数を100倍または1000倍に増やします。ディープラーニングと人工知能のアプローチは、肺結節の悪性度決定の精度を改善し、他の画像バイオマーカーを決定し、放射線技師の作業の流れを改善し、将来誰をスクリーニングすべきかを定義するためのより良いリスク基準を作成します。

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