Deep-Learning-Modell für die Klassifizierung reiner fester Knötchen
Deep Learning Model Supplementary PET-CT als effektivere diagnostische Methode zur Klassifizierung reiner fester Knoten: eine multizentrische Beobachtungsstudie
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
-
China, Gansu, China
- Rekrutierung
- Lanzhou
-
Kontakt:
- Minjie Ma, Dr
- Telefonnummer: 021-65115006
- E-Mail: 721405952@qq.com
-
China, Guizhou, China
- Rekrutierung
- Zunyi
-
Kontakt:
- Yongxiang Song, Dr
- Telefonnummer: 021-65115006
- E-Mail: zhaosurgery@163.com
-
China, Jiangxi, China
- Rekrutierung
- NanChang
-
Kontakt:
- Bentong Yu, Dr
- Telefonnummer: 021-65115006
- E-Mail: 1151697503@qq.com
-
China, Zhejiang, China
- Rekrutierung
- Ningbo
-
Kontakt:
- Minglei Yang, Dr
- Telefonnummer: 021-65115006
- E-Mail: almondjj@163.com
-
-
Shanghai
-
Yangpu, Shanghai, China
- Rekrutierung
- Shanghai Pulmonary Hospital
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Teilnehmer, die für eine Operation zur radiologischen Feststellung von rein soliden Lungenläsionen aus den präoperativen Dünnschnitt-CT-Scans vorgesehen sind;
- Der maximale Kurzachsendurchmesser von Lymphknoten von weniger als 3 cm im CT-Scan;
- Alter zwischen 18 und 75 Jahren;
- definierter pathologischer Untersuchungsbericht vorhanden;
- Einholung einer schriftlichen Einverständniserklärung.
Ausschlusskriterien:
- Mehrere Lungenläsionen;
- Schlechte Qualität der CT-Bilder;
- Teilnehmer mit unvollständigen klinischen Informationen;
- Teilnehmer, die vor der ersten CT-Auswertung eine neoadjuvante Therapie erhalten haben.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
AUC
Zeitfenster: 2022.01-2023.12
|
Fläche unter der Kurve der Empfängerbetriebskennlinie
|
2022.01-2023.12
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Genauigkeit
Zeitfenster: 2022.01-2023.12
|
Verhältnis der Anzahl richtig klassifizierter Proben zur Gesamtzahl der Proben
|
2022.01-2023.12
|
|
Empfindlichkeit
Zeitfenster: 2022.01-2023.12
|
Die Wahrscheinlichkeit, einen positiven Test in der Bevölkerung mit dem Goldstandard für Krankheiten (positiv) zu entdecken
|
2022.01-2023.12
|
|
Spezifität
Zeitfenster: 2022.01-2023.12
|
Wahrscheinlichkeit, einen negativen Test in einer Population zu entdecken, die nach dem Goldstandard als krankheitsfrei (negativ) beurteilt wird
|
2022.01-2023.12
|
|
PPV
Zeitfenster: 2022.01-2023.12
|
Positiv vorhergesagter Wert
|
2022.01-2023.12
|
|
Barwert
Zeitfenster: 2022.01-2023.12
|
Negativer Vorhersagewert
|
2022.01-2023.12
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Voraussichtlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- L21-022
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .