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D-Lung: Eine Analyseplattform für Lungenkrebs basierend auf Deep-Learning-Technologie

7. Februar 2023 aktualisiert von: Professor Winnie W.C. Chu, Chinese University of Hong Kong

D-Lung: Eine Analyseplattform für primäres Lungenkrebs-Screening, Diagnose und Management basierend auf Deep-Learning-Technologie

Lungenkrebs ist weltweit eine der Hauptursachen für Krebstod und zeichnet sich durch eine niedrige 5-Jahres-Überlebensrate von weniger als 20 % aus. Lungenknoten gelten als typische bildgebende Manifestation im Frühstadium von Lungenkrebs. Der National Lung Screen Trial hat gezeigt, dass die Sterblichkeitsraten durch die Nützlichkeit der Low-Dose-Helix-Computertomographie zum Screening von Lungenknötchen stark sinken könnten. Daher spielen die automatische Erkennung, Diagnose und Behandlung von Lungenknötchen die entscheidende Rolle bei der computergestützten Lungenkrebsvorsorge und Frühintervention.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

130

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Hongkong
    • Shatin
      • Hong Kong, Shatin, Hongkong
        • The Chinese University of Hong Kong, Prince of Wale Hospital

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

N/A

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Dies ist eine einzelne institutionelle retrospektive Kohortenstudie von Patienten in Krankenhäusern in Hongkong, die sich einer Thorax-CT wegen verdächtiger Lungenknoten unterzogen hatten.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Personen mit verdächtigen Lungenknoten.
  • Bei verdächtigen Lungenknoten wurden eine Dünnschicht-Thorax-CT und eine pathologische Untersuchung durchgeführt.

Ausschlusskriterien:

  • Personen mit begleitenden Läsionen auf CT-Bildern, die die Lungenknotenanalyse beeinträchtigen können

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
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Genauigkeit
Zeitfenster: 2 Jahre
Anteil wahrer Ergebnisse (sowohl wahr positive als auch wahr negative) unter ganzen Instanzen
2 Jahre
Empfindlichkeit
Zeitfenster: 2 Jahre
Richtig-Positiv-Rate in Prozent (%), abgeleitet durch ROC-Analyse
2 Jahre
Spezifität
Zeitfenster: 2 Jahre
Richtig-Negativ-Rate in Prozent (%), abgeleitet durch ROC-Analyse
2 Jahre
Fläche unter der Kurve (AUC)
Zeitfenster: 2 Jahre
Fläche unter ROC-Kurve in Prozent (%)
2 Jahre

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
durchschnittliche Anzahl falsch positiver Ergebnisse pro Scan (FPs/Scan)
Zeitfenster: 2 Jahre
FPs/Scan-in-Zahl (N) basierend auf Free-Response Receiver Operating Characteristic (FROC)-Analyse
2 Jahre
Wettbewerbsleistungsmetrik (CPM)
Zeitfenster: 2 Jahre
Competitive Performance Metric (CPM) ist ein Kriterium, das für die Bewertung von CAD-Systemen verwendet wird. Basierend auf dem FROC-Paradigma wird der CPM-Score als durchschnittliche Empfindlichkeit bei sieben vordefinierten durchschnittlichen falsch-positiven Raten berechnet. Der CPM-Score reicht von 0 bis 1, wobei ein höherer CPM-Score eine bessere CAD-Leistung anzeigt.
2 Jahre

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Chinese University of Hong Kong

Mitarbeiter

Department of Computer Science & Engineering, CUHK

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)

1. Juli 2018

Primärer Abschluss (TATSÄCHLICH)

30. Juni 2020

Studienabschluss (TATSÄCHLICH)

30. Juni 2020

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

26. Juli 2019

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

26. Juli 2019

Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)

30. Juli 2019

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)

8. Februar 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

7. Februar 2023

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2019.306

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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