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Deep-Learning-Signatur zur Vorhersage des neuartigen Bewertungssystems des Lungenadenokarzinoms im klinischen Stadium I

12. Februar 2023 aktualisiert von: Chang Chen, Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China

Deep-Learning-Signatur basierend auf PET-CT-Bildern zur Vorhersage des neuartigen Bewertungssystems des Lungenadenokarzinoms im klinischen Stadium I

Der Zweck dieser Studie ist die Bewertung der Leistung einer PET/CT-basierten Deep-Learning-Signatur zur Vorhersage von Grad-3-Tumoren basierend auf dem neuartigen Grading-System im klinischen Stadium I des Lungenadenokarzinoms basierend auf einer multizentrischen prospektiven Kohorte.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

600

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • China
    • Guizhou
      • Zunyi, Guizhou, China
        • Rekrutierung
        • Affiliated Hospital of Zunyi Medical University
        • Kontakt:
    • Jiangxi
      • Nanchang, Jiangxi, China
        • Rekrutierung
        • The First Affiliated Hospital of Nanchang University
        • Kontakt:
    • Shanghai
      • Yangpu, Shanghai, China
        • Rekrutierung
        • Shanghai Pulmonary Hospital
    • Zhejiang
      • Ningbo, Zhejiang, China
        • Rekrutierung
        • Ningbo HwaMei 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

20 Jahre bis 75 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Lungenadenokarzinom im klinischen Stadium I

Beschreibung

Einschlusskriterien:

(1) Teilnehmer, die für eine Operation zum radiologischen Nachweis von Lungenläsionen aus den präoperativen Dünnschnitt-CT-Scans vorgesehen sind; (2) Der maximale Läsionsdurchmesser beträgt weniger als 4 cm bei CT-Scans; (3) Der maximale Durchmesser der kurzen Achse der Lymphknoten von weniger als 1 cm im CT-Scan; (4) SUVmax der hilaren und mediastinalen Lymphknoten kleiner als 2,5; (5) Pathologische Bestätigung eines primären Lungenadenokarzinoms; (5) Alter zwischen 20 und 75 Jahren; (6) Eingeholte schriftliche Einverständniserklärung.

Ausschlusskriterien:

(1) Multiple Lungenläsionen; (2) schlechte Qualität der PET-CT-Bilder; (3) Teilnehmer mit unvollständigen klinischen Informationen; (4) muzinöse Adenokarzinome; (5) Teilnehmer, die eine neoadjuvante Therapie erhalten haben.

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
Fläche unter der Empfänger-Arbeitskennlinie
Zeitfenster: 2022.11-2023.4
Fläche unter der Empfänger-Arbeitskennlinie
2022.11-2023.4

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Empfindlichkeit
Zeitfenster: 2022.11-2023.4
Empfindlichkeit
2022.11-2023.4
Spezifität
Zeitfenster: 2022.11-2023.4
Spezifität
2022.11-2023.4
Positiv vorhergesagter Wert
Zeitfenster: 2022.11-2023.4
Positiv vorhergesagter Wert
2022.11-2023.4
Negativer Vorhersagewert
Zeitfenster: 2022.11-2023.4
Negativer Vorhersagewert
2022.11-2023.4
Genauigkeit
Zeitfenster: 2022.11-2023.4
Genauigkeit
2022.11-2023.4

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China

Mitarbeiter

Zunyi Medical College
Ningbo HwaMei Hospital, Zhejiang, China
The First Affiliated Hospital of Nanchang University, Jiangxi, China

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. November 2022

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

30. April 2023

Studienabschluss (Voraussichtlich)

30. April 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

7. Februar 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

12. Februar 2023

Zuerst gepostet (Schätzen)

21. Februar 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Schätzen)

21. Februar 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

12. Februar 2023

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • DLGS

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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