Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Deep Learning Radiomics -malli haiman adenokarsinooman okkulttisten peritoneaalisten metastaasien ennustamiseen

tiistai 26. maaliskuuta 2024 päivittänyt: Siya Shi, First Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University

Deep Learning Radiomics -mallin kehittäminen ja validointi kliinis-radiologisilla ominaisuuksilla okkulttisten vatsakalvon metastaasien tunnistamiseksi potilailla, joilla on haimatiehyen adenokarsinooma

Okkulttiset vatsakalvon metastaasit (OPM) potilailla, joilla on haiman ductal adenokarsinooma (PDAC), jäävät usein huomiotta kuvantamisen aikana. Pyrimme kehittämään ja validoimaan CT-pohjaisen syväoppimiseen perustuvan radiomiikkamallin (DLR), jolla on kliinis-radiologiset ominaisuudet OPM:n tunnistamiseksi potilailla, joilla on PDAC ennen hoitoa.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Yksityiskohtainen kuvaus

Tähän retrospektiiviseen, kaksikeskiseen tutkimukseen osallistui 302 PDAC-potilasta (koulutus: n = 167, OPM-positiivinen, n = 22; sisäinen testi: n = 72, OPM-positiivinen, n = 9: ulkoinen testi, n = 63, OPM-positiivinen , n=9), joille oli tehty TT-tutkimukset tammikuun 2012 ja lokakuun 2022 välisenä aikana. Käsintehty radiomiikka (HCR) ja kasvaimen DLR-ominaisuudet ja vatsakalvon HCR-ominaisuudet erotettiin TT-kuvista. Ominaisuuden valinnassa käytettiin keskinäistä informaatiota ja vähiten absoluuttista kutistumista ja valintaoperaattorialgoritmeja. Yhdistetty malli, joka sisälsi valitut kliinis-radiologiset, HCR- ja DLR-ominaisuudet, kehitettiin käyttämällä logistista regressioluokitusta harjoituskohortin dataa käyttäen ja validoitu testikohorteissa.

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Todellinen)

302

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskelupaikat

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Kiina, 510000
        • Shi Siya

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Näytteenottomenetelmä

Ei-todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

Potilaat, joilla epäiltiin haimakasvainta ja joille oli tehty kontrastitehoste TT ja patologiset tutkimukset, seulottiin keskuksessa 1 tammikuun 2012 ja lokakuun 2022 välisenä aikana ja keskuksessa 2 tammikuun 2014 ja lokakuun 2021 välisenä aikana.

Kuvaus

Sisällyttämiskriteerit:

Potilaat, joilla epäillään haimakasvaimia ja joille tehtiin kontrastitehostetussa TT:ssä ja patologisissa tutkimuksissa keskuksissa 1 ja 2, voitiin ottaa mukaan tähän tutkimukseen.

Poissulkemiskriteerit:

  • (a) patologisesti diagnosoitu PDAC patologian perusteella, (b) aikavälit varjoaineella tehostetun CT:n ja patologian välillä alle 2 viikkoa; (c) aiemmat haimaleikkaukset, (d) aiemmat haiman pahanlaatuiset kasvaimet ja (e) huono CT-kuvan laatu, joka heikensi vatsakalvovaurion arviointia

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

Kohortit ja interventiot

Ryhmä/Kohortti
Interventio / Hoito
peritoneaaliset etäpesäkkeet
Potilaiden hoidon aikana ei ollut annettu interventiota.
PDAC:n diagnoosi vatsakalvon tutkimuksella, joka perustuu kirurgiseen (leikkauksella hoidetut kasvaimet) tai diagnostisen vaiheittaisen laparoskopian löydöksiin (sädehoidolla/kemoterapialla hoidetut kasvaimet)
ilman peritoneaalisia etäpesäkkeitä
Potilaiden hoidon aikana ei ollut annettu interventiota.
PDAC:n diagnoosi vatsakalvon tutkimuksella, joka perustuu kirurgiseen (leikkauksella hoidetut kasvaimet) tai diagnostisen vaiheittaisen laparoskopian löydöksiin (sädehoidolla/kemoterapialla hoidetut kasvaimet)

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
diagnosoitu peritoneaaliset etäpesäkkeet
Aikaikkuna: heti leikkauksen jälkeen
prosentteina
heti leikkauksen jälkeen

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Tutkijat

  • Opintojohtaja: Shi-Ting Feng, MD, First Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Todellinen)

Perjantai 1. tammikuuta 2021

Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)

Maanantai 31. lokakuuta 2022

Opintojen valmistuminen (Todellinen)

Sunnuntai 30. heinäkuuta 2023

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Sunnuntai 26. marraskuuta 2023

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 26. maaliskuuta 2024

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Perjantai 29. maaliskuuta 2024

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Perjantai 29. maaliskuuta 2024

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 26. maaliskuuta 2024

Viimeksi vahvistettu

Perjantai 1. maaliskuuta 2024

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

EI

IPD-suunnitelman kuvaus

Kaikki tätä tutkimusta varten tuotetut tiedot olivat kirjoittajilta kohtuullisen pyynnöstä.

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .

3
Tilaa