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Federated Learning in Renal Tumor Model

28. Oktober 2026 aktualisiert von: Jiwen Cheng, First Affiliated Hospital of Guangxi Medical University

Research on the Application of Federated Learning in the Construction of Deep Learning Models for Renal Tumor Imaging

This is a multicenter, retrospective and prospective diagnostic clinical trial evaluating the effectiveness and safety of CascadeDiagnose Renal Tumor CT, an AI-assisted detection system for renal tumors based on contrast-enhanced multiphase CT imaging. The system employs a cascaded deep learning architecture to perform fully automated analysis of multiphase CT images, covering image quality review, lesion detection and segmentation, benign-malignant differentiation, and risk stratification, with traceable evidence chains and interpretable outputs. The study is conducted across six tertiary hospitals in Guangxi, China, utilizing a distributed "data stays on-site, computation moves across centers" federated learning network, which ensures that original patient data remain within each hospital while encrypted intermediate features are shared for cross-center collaborative analysis. A total of at least 3000 patients with renal tumors will be enrolled (approximately 2600 in the retrospective phase and 400 in the prospective phase). The primary effectiveness outcomes include area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV). The primary safety outcomes include false negative rate, false positive rate, and adverse events. The study also incorporates a multi-reader, multi-case (MRMC) design to compare the diagnostic performance of the AI system with radiologists of varying seniority, and to evaluate the system's utility in assisting junior radiologists. The findings of this study are expected to provide high-quality clinical evidence for the regulatory approval of this AI-assisted diagnostic system as a Class III medical device.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

3000

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

  • Name: Hai-qi Liang, MD
  • Telefonnummer: 86+18176618137
  • E-Mail: liahiki@163.com

Studieren Sie die Kontaktsicherung

Studienorte

    • Guangxi
      • Guigang, Guangxi, China, 537100
        • Guigang People's Hospital
        • Kontakt:
      • Guilin, Guangxi, China, 541002
        • Guilin People's Hospital
        • Kontakt:
      • Liuzhou, Guangxi, China, 545006
        • Liuzhou People's Hospital
        • Kontakt:
      • Nanning, Guangxi, China, 530021
        • The First Affiliated Hospital of Guangxi Medical University
        • Kontakt:
        • Kontakt:
        • Unterermittler:
          • Shenghua Deng, MD
      • Nanning, Guangxi, China, 530021
        • Nanning Second People's Hospital
        • Kontakt:
      • Wuzhou, Guangxi, China, 543002
        • Wuzhou Red Cross Hospital
        • Kontakt:

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre bis 60 Jahre (Erwachsene)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

The study population consists of approximately 3,000 patients with pathologically confirmed renal tumors (benign or malignant) who underwent contrast-enhanced CT at ten Guangxi hospitals between January 2019 and June 2026. Cases are consecutively enrolled using a unified time window and strict inclusion/exclusion criteria. Eligible patients must have complete pre-operative contrast-enhanced CT, good image quality, and traceable clinical-pathological data. Exclusions include non-contrast CT only, severe artifacts, prior nephrectomy (except recurrence/residual), and incomplete data. Enrollment targets are 600 cases at the lead site and 300 at each of the nine participating centers.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  1. Patients pathologically confirmed as having renal tumors (either benign or malignant) by surgery or biopsy;
  2. Underwent contrastenhanced renal CT before surgery or treatment;
  3. CT images are of good quality and clearly depict the renal lesion contour;
  4. Complete and traceable clinical and pathological data.

Exclusion Criteria:

  1. Patients who did not undergo contrastenhanced CT before surgery, or only had noncontrast CT;
  2. CT images with significant motion artifacts, metal artifacts, or excessive noise that impair lesion assessment;
  3. Lesions too small (maximum diameter <1 mm) or not identifiable on imaging;
  4. Patients who previously underwent partial or radical nephrectomy for renal tumors (except for recurrent/residual lesions);
  5. Incomplete clinical data or pathological results.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: CASE_CONTROL
  • Zeitperspektiven: OTHER

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Malignant renal tumor
Benign renal tumor

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Dice Similarity Coefficient for Renal Tumor Segmentation
Zeitfenster: The primary outcome will be measured in October 2027, upon completion of model training, final parameter aggregation, and ensemble model establishment, using the test set from the multi-center retrospective cohort.

The primary outcome measure is the Dice Similarity Coefficient for renal tumor segmentation on contrast-enhanced CT, comparing the federated learning model against a centralized training model with a non-inferiority margin of Δ = -0.05. This outcome will be assessed at the end of the model training phase using an independent multi-center test set.

The primary outcome will be measured in October 2027, upon completion of model training, final parameter aggregation, and ensemble model establishment, using the test set from the multi-center retrospective cohort.

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Classification Performance Metrics and Heterogeneity Impact Assessment
Zeitfenster: Assessed at the completion of the model training phase, approximately 18 months after study initiation, following final aggregation and ensemble construction, using the independent multi-center test set, with center-specific and subtype-specific analyses

The secondary outcomes are: (1) classification performance metrics-AUC, accuracy, sensitivity, and specificity-for benign versus malignant renal tumor discrimination, with pathological diagnosis as the reference; and (2) the impact of data heterogeneity on model performance, assessed by comparing Dice coefficients and AUC values across centers and pathological subtypes. All secondary outcomes will be evaluated at the completion of the model training phase, approximately 18 months after study initiation, after the final federated aggregation and ensemble model construction, using the independent multi-center test set, with center-specific and subtype-specific analyses performed thereafter.

Assessed at the completion of the model training phase, approximately 18 months after study initiation, following final aggregation and ensemble construction, using the independent multi-center test set, with center-specific and subtype-specific analyses

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Ermittler

  • Studienleiter: Min Qin, MD, First Affiliated Hospital of Guangxi Medical University

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

1. Oktober 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

30. August 2028

Studienabschluss (Geschätzt)

30. August 2028

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

19. August 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

21. September 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

25. September 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

30. Oktober 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

28. Oktober 2026

Zuletzt verifiziert

1. Oktober 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2026-S0835

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Individual Participant Data (IPD) will not be shared in this study. The primary reasons are threefold: (1) strict legal restrictions under China's Data Security Law and Personal Information Protection Law prohibit cross-institutional transfer of raw medical data without explicit consent; (2) as a retrospective study spanning several years, obtaining renewed consent from all participants is practically infeasible; and (3) the core federated learning framework inherently eliminates the need for IPD sharing-only encrypted model parameters are transmitted, while raw CT images and clinical data remain securely stored at each participating center. This design fully protects patient privacy, complies with all regulatory requirements, and ensures the study's collaborative objectives are achieved without ever exposing individual-level data.

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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