Análisis de imágenes multiparamétricas y correlación con los resultados en la detección del cáncer de pulmón y el cáncer de pulmón en estadio temprano

La hipótesis es que los modelos multiparamétricos que incorporan información de imágenes complejas de tomografías computarizadas de detección mejorarán la predicción del resultado de la biopsia pulmonar posterior, un procedimiento de diagnóstico invasivo. En este proyecto, construiremos un modelo de pronóstico multiparamétrico basado en características de imagen para el resultado de la biopsia a partir de tomografías computarizadas de pulmón realizadas en nuestra institución, y luego lo validaremos utilizando el conjunto de datos de imágenes y resultados clínicos del NLST.

Este estudio no implica ningún tratamiento ni procedimientos invasivos. El investigador revisará todos los expedientes de los pacientes que fueron tratados por cáncer de pulmón en etapa temprana con radioterapia definitiva en UTSW o en el hospital Parkland Memorial, diagnosticados con una neoplasia maligna desde el 1 de enero de 2004 hasta el 31 de octubre de 2014, para recopilar resultados demográficos, diagnósticos, terapéuticos y de resultados. y datos de toxicidad. El investigador espera que esto incluya aproximadamente 200 expedientes de pacientes. Estos datos se analizarán estadísticamente y se utilizarán para futuras investigaciones dirigidas. El investigador también analizará un conjunto de datos anónimos de pacientes del Ensayo Nacional de Detección de Cáncer de Pulmón (NLST) proporcionado por el Instituto Nacional del Cáncer (NCI)