Radiomics des hepatozellulären Karzinoms
28. April 2016 aktualisiert von: Chongwei Chi, Ph.D, Chinese Academy of Sciences
Quantitative Bildgebung zur Bewertung des Ansprechens auf Krebstherapien
Wir schlagen einen Radiomics-Ansatz vor, um prognostische Biomarker für HCC zu identifizieren und Patienten sinnvolle Ratschläge für ihre Therapien zu geben.
Studienübersicht
Status
Unbekannt
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Radiomics ist ein aufstrebendes Feld, das auf der quantitativen Analyse medizinischer Bilder basiert.
Dreiphasige CT-Bilder sind derzeit die Standard-Bildgebungsmethode für die Behandlung von HCC.
Unser Ziel ist es, Behandlungsentscheidungen von HCC-Patienten durch ein besseres Verständnis ihrer Prognose auf der Grundlage der Radiomics-Modellierung von HCC zu verbessern.
Unter Radiomics versteht man die Extraktion quantitativer Bildmerkmale aus medizinischen Bildern.
Wir werden triphasische CT-Daten von mindestens 200 Patienten verwenden und eine robuste Strategie entwickeln, um Bildmerkmale aus der CT zu extrahieren.
Wir werden Deep Learning in Form eines Convolutional Neural Network nutzen, um HCC-Läsionen zu segmentieren und Bildmerkmalsextraktionsalgorithmen mit überwachter Klassifizierung nutzen, um die Prognose vorherzusagen.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Voraussichtlich)
1200
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Beijing
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Beijing, Beijing, China, 100190
- Key Laboratory of Molecular Imaging, Chinese Academy of Sciences
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-
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
- ERWACHSENE
- OLDER_ADULT
- KIND
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Wahrscheinlichkeitsstichprobe
Studienpopulation
Derzeit wurde bereits eine Kohorte von 20 Patienten aus den kooperierenden Krankenhäusern gesammelt.
Anschließend werden die fünf Krankenhäuser innerhalb von ein bis zwei Jahren mindestens 1.200 Patienten und während der gesamten Projektlaufzeit (fünf Jahre) bis zu 6.000 Patienten aufnehmen.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Der Zweck unserer Forschung besteht darin, die Behandlung zu verbessern, daher gibt es keine Kriterien.
Ausschlusskriterien:
-
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
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Aus CT-Bildern extrahierte quantitative Bildmerkmale können als bildgebender Marker für die Prognose verwendet werden
Zeitfenster: fünf Jahre)
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fünf Jahre)
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Mitarbeiter
Ermittler
- Studienleiter: di dong, PhD, Chinese Academy of Sciences
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.
Allgemeine Veröffentlichungen
- Shen W, Zhou M, Yang F, Yang C, Tian J. Multi-scale Convolutional Neural Networks for Lung Nodule Classification. Inf Process Med Imaging. 2015;24:588-99. doi: 10.1007/978-3-319-19992-4_46.
- Wilkerson MD, Hayes DN. ConsensusClusterPlus: a class discovery tool with confidence assessments and item tracking. Bioinformatics. 2010 Jun 15;26(12):1572-3. doi: 10.1093/bioinformatics/btq170. Epub 2010 Apr 28.
- Sanson M, Marie Y, Paris S, Idbaih A, Laffaire J, Ducray F, El Hallani S, Boisselier B, Mokhtari K, Hoang-Xuan K, Delattre JY. Isocitrate dehydrogenase 1 codon 132 mutation is an important prognostic biomarker in gliomas. J Clin Oncol. 2009 Sep 1;27(25):4150-4. doi: 10.1200/JCO.2009.21.9832. Epub 2009 Jul 27.
- Cui Y, Jia J. Update on epidemiology of hepatitis B and C in China. J Gastroenterol Hepatol. 2013 Aug;28 Suppl 1:7-10. doi: 10.1111/jgh.12220.
- Zhu F, Shi Z, Qin C, Tao L, Liu X, Xu F, Zhang L, Song Y, Liu X, Zhang J, Han B, Zhang P, Chen Y. Therapeutic target database update 2012: a resource for facilitating target-oriented drug discovery. Nucleic Acids Res. 2012 Jan;40(Database issue):D1128-36. doi: 10.1093/nar/gkr797. Epub 2011 Sep 24.
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
1. April 2017
Primärer Abschluss (ERWARTET)
1. März 2022
Studienabschluss (ERWARTET)
1. März 2022
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
28. April 2016
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
28. April 2016
Zuerst gepostet (SCHÄTZEN)
2. Mai 2016
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (SCHÄTZEN)
2. Mai 2016
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
28. April 2016
Zuletzt verifiziert
1. April 2016
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 20160427ABCD
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