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Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma

22. Juni 2017 aktualisiert von: Ming Kuang

Development of a Machine Learning-based Model for Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma

Microvascular invasion (MVI) has been well demonstrated as an unfavorable prognostic factor for hepatocellular carcinoma (HCC), and patients with MVI have a high risk of tumor recurrence after curative hepatectomy. Currently, the diagnosis of MVI is determined on the postoperative histologic examination, which greatly limits its influence on preoperative decision making. Therefore, we constructed this prospective study to develop a machine learning-based model for preoperative prediction of MVI by extracting high-dimensional magnetic resonance (MR) image features.

Studienübersicht

Status

Unbekannt

Detaillierte Beschreibung

Histologically-diagnosed primary HCC after curative hepatectomy. The magnetic resonance image will be imported into the imaging management software (GE healthcare Analysis-Kit software),and the tumor lesions will manually delineated by two independent radiologists and then reconstruct into three-dimensional images for feature extraction. The radiomic textural features including grayscale histogram, transform matrix, wavelet transform and filter transformation are automatically extracted by the Analysis-Kit software.The high-throughput extracted features will be then selected by the univariate analysis, and a prediction model will be developed based on machine learning algorithm in a training set in which patients were collected from a retrospective study. And in the present study, an independent validation set will be collected and used to validate the prediction accuracy of the model.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

40

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, China, 510080
        • Rekrutierung
        • The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
        • 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 80 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Between June 2017 and July 2017,all patients who will undergo curative resection (R0 resection) at the First Affiliated Hospital of Sun YatSen University in Guangzhou, China, for HCC based on the modified WHO classification of tumors of the digestive system, are considered for inclusion. By the eligibility criteria stated below, MVI presentative rate is 30-42% in chinese HCC population as reported, we retrospectively collected about 80 patients for training and an estimated 40 patients will be needed for validation set of this study.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Asian patients aged 18~80 years old;
  • HCC without macroscopic vascular invasion according to imaging findings;
  • Child Pugh A-B stage;
  • Receipt of preoperative Gd-EOB-DTPA enhanced MR imaging of the abdomen within one month before surgery;
  • Histologically-diagnosed primary HCC after curative hepatectomy;

Exclusion Criteria:

  • Combined hepatocellular-cholangiocarcinoma;
  • With extra-hepatic metastasis or macrovascular invasion;
  • With incomplete clinical and imaging data;
  • Non-radical resection;

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Preoperative imaging features
In this project, there is only one study group which comprises of patients with Hepatocellular Carcinoma (HCC) who will undergo preoperative Gd-EOB-DTPA enhanced magnetic resonance image.
Histologically-diagnosed primary HCC after curative hepatectomy. The magnetic resonance image will be imported into the software ,and the radiomic textural features will be automatically extracted by the Analysis-Kit software.The high-throughput extracted features will be then selected and a prediction model will be developed in the training set in which patients were collected from a retrospective study. In this project, an independent validation set will be collected and used to validate the prediction accuracy of the model.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Presence of microvascular invasion
Zeitfenster: Through patient enrollment completion ,an average of 2 years
Postoperative histologically confirmed microvascular invasion
Through patient enrollment completion ,an average of 2 years

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Ermittler

  • Studienleiter: Ming Kuang, PhD, Department of Liver Surgery, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, China

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

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 (Tatsächlich)

23. Juni 2017

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

31. Juli 2017

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. Juli 2017

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

22. Juni 2017

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

22. Juni 2017

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

26. Juni 2017

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

26. Juni 2017

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

22. Juni 2017

Zuletzt verifiziert

1. Juni 2017

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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 .

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