Clasificación patológica de nódulos pulmonares en imágenes mediante aprendizaje profundo
23 de enero de 2022 actualizado por: Haiyu Zhou, Jiangxi Provincial Cancer Hospital
Clasificación patológica de nódulos pulmonares a partir de imágenes macroscópicas de tumores mediante aprendizaje profundo
Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo de aprendizaje profundo para clasificar automáticamente los nódulos pulmonares en función de imágenes de luz blanca y evaluar el rendimiento del modelo.
Además, se podría elegir la operación adecuada con la ayuda de este modelo, lo que podría acortar el tiempo de la cirugía.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Todas las fotografías con luz blanca de nódulos pulmonares de teléfonos de adenocarcinoma in situ (AIS), adenocarcinoma mínimamente invasivo (MIA) y adenocarcinoma invasivo (IAC) confirmados patológicamente se recolectaron retrospectivamente de pacientes consecutivos que se sometieron a cirugía entre el 30 de junio de 2020 y el 15 de septiembre. 2021 en el Hospital Popular Provincial de Guangdong. Finalmente, se incluyeron en el estudio un total de 1037 imágenes de luz blanca de 973 personas.
Todo el conjunto de datos se dividió en conjuntos de datos de entrenamiento y de prueba, que eran mutuamente excluyentes, utilizando un muestreo aleatorio.
De estas, 830 imágenes se usaron como conjunto de datos de entrenamiento y 104 imágenes se usaron como conjunto de datos de prueba.
El modelo CNN se utilizó en la clasificación de imágenes, a saber, Resnet-50.
Para el modelo CNN, se adoptó un modelo preentrenado con ImageNet Dataset mediante el aprendizaje por transferencia.
Después de construir los modelos CNN utilizando el conjunto de datos de entrenamiento, se evaluó el rendimiento de los modelos utilizando el conjunto de datos de prueba y el conjunto de datos de validación prospectiva.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
2000
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Estudio Contacto
- Nombre: Haiyu Zhou
- Número de teléfono: +8613710342002
- Correo electrónico: lungcancer@163.com
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Shaowei Wu
- Número de teléfono: +8613411965219
- Correo electrónico: shaoweiwu0401@gmail.com
Ubicaciones de estudio
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Porcelana, 510000
- Reclutamiento
- Guagndong Provincial People's Hospital
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Contacto:
- Haiyu Zhou, PhD
- Número de teléfono: *8613710342002
- Correo electrónico: lungcancer@163.com
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Jiangxi
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Nanchang, Jiangxi, Porcelana, 330000
- Reclutamiento
- Jiangxi Cancer Hospital
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
18 años a 80 años (Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
No
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Pacientes en el hospital popular provincial de Guangdong del 30 de junio de 2020 al 15 de septiembre de 2021.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Hombre o mujer, mayores de 18 años.
- Los pacientes no han recibido ninguna terapia.
- Los nódulos pulmonares fueron confirmados AIS, MIA o IAC.
- Los tamaños de los nódulos pulmonares eran menores de 3 cm.
- Las imágenes estaban en formato jpg.
Criterio de exclusión:
- Padecer de otra enfermedad tumoral antes o al mismo tiempo.
- Imágenes de mala calidad o baja resolución que impidieron una clasificación adecuada.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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1. Subtipo patológico
Periodo de tiempo: hasta la finalización de los estudios, un promedio de 2 años
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Según la clasificación de la OMS de tumores pulmonares en 2020, este estudio clasifica los tumores pulmonares en adenocarcinoma in situ (AIS), adenocarcinoma mínimamente invasivo (MIA) y adenocarcinoma invasivo (IAC).
Recogeríamos los informes de tipo patológico de nódulos pulmonares tras la cirugía.
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hasta la finalización de los estudios, un promedio de 2 años
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Área bajo la curva (AUC)
Periodo de tiempo: hasta la finalización de los estudios, un promedio de 2 años
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El área bajo la curva ROC basada en la eficiencia de predicción del modelo
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hasta la finalización de los estudios, un promedio de 2 años
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Haiyu Zhou, Guangdong Provincial People's Hospital
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
1 de junio de 2020
Finalización primaria (Anticipado)
1 de junio de 2022
Finalización del estudio (Anticipado)
1 de enero de 2023
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
5 de enero de 2022
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
23 de enero de 2022
Publicado por primera vez (Actual)
3 de febrero de 2022
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
3 de febrero de 2022
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
23 de enero de 2022
Última verificación
1 de enero de 2022
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2021ky228
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Sí
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .