Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma
Development of a Machine Learning-based Model for Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma
Aperçu de l'étude
Statut
Statut
Les conditions
Les conditions
Intervention / Traitement
Intervention / Traitement
Description détaillée
Type d'étude
Type d'étude
Inscription (Anticipé)
Inscription
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
Coordonnées de l'étude
- Nom: Zebin Chen, MD
- Numéro de téléphone: +86 13316284086
- E-mail: chenzebin_2008@126.com
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Jie Mei, MD
- Numéro de téléphone: +86 15817089979
- E-mail: mmjj0926@163.com
Lieux d'étude
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Chine, 510080
- Recrutement
- The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
-
Contact:
- Chen Zebin
- Numéro de téléphone: +8615017581009
- E-mail: chenzebin_2008@126.com
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Inclusion Criteria:
- Asian patients aged 18~80 years old;
- HCC without macroscopic vascular invasion according to imaging findings;
- Child Pugh A-B stage;
- Receipt of preoperative Gd-EOB-DTPA enhanced MR imaging of the abdomen within one month before surgery;
- Histologically-diagnosed primary HCC after curative hepatectomy;
Exclusion Criteria:
- Combined hepatocellular-cholangiocarcinoma;
- With extra-hepatic metastasis or macrovascular invasion;
- With incomplete clinical and imaging data;
- Non-radical resection;
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Nombre de groupes / cohortes
Cohortes et interventions
Groupe / CohorteGroupe / Cohorte |
Intervention / TraitementIntervention / Traitement |
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Preoperative imaging features
In this project, there is only one study group which comprises of patients with Hepatocellular Carcinoma (HCC) who will undergo preoperative Gd-EOB-DTPA enhanced magnetic resonance image.
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Histologically-diagnosed primary HCC after curative hepatectomy.
The magnetic resonance image will be imported into the software ,and the radiomic textural features will be automatically extracted by the Analysis-Kit software.The high-throughput extracted features will be then selected and a prediction model will be developed in the training set in which patients were collected from a retrospective study.
In this project, an independent validation set will be collected and used to validate the prediction accuracy of the model.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Presence of microvascular invasion
Délai: Through patient enrollment completion ,an average of 2 years
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Postoperative histologically confirmed microvascular invasion
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Through patient enrollment completion ,an average of 2 years
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Parrainer
Les enquêteurs
Les enquêteurs
- Directeur d'études: Ming Kuang, PhD, Department of Liver Surgery, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, China
Publications et liens utiles
Publications générales
- Aerts HJ, Velazquez ER, Leijenaar RT, Parmar C, Grossmann P, Carvalho S, Bussink J, Monshouwer R, Haibe-Kains B, Rietveld D, Hoebers F, Rietbergen MM, Leemans CR, Dekker A, Quackenbush J, Gillies RJ, Lambin P. Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach. Nat Commun. 2014 Jun 3;5:4006. doi: 10.1038/ncomms5006. Erratum In: Nat Commun. 2014;5:4644. Cavalho, Sara [corrected to Carvalho, Sara].
- Gillies RJ, Kinahan PE, Hricak H. Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data. Radiology. 2016 Feb;278(2):563-77. doi: 10.1148/radiol.2015151169. Epub 2015 Nov 18.
- Huang YQ, Liang CH, He L, Tian J, Liang CS, Chen X, Ma ZL, Liu ZY. Development and Validation of a Radiomics Nomogram for Preoperative Prediction of Lymph Node Metastasis in Colorectal Cancer. J Clin Oncol. 2016 Jun 20;34(18):2157-64. doi: 10.1200/JCO.2015.65.9128. Epub 2016 May 2. Erratum In: J Clin Oncol. 2016 Jul 10;34(20):2436.
- Zhang YD, Wang Q, Wu CJ, Wang XN, Zhang J, Liu H, Liu XS, Shi HB. The histogram analysis of diffusion-weighted intravoxel incoherent motion (IVIM) imaging for differentiating the gleason grade of prostate cancer. Eur Radiol. 2015 Apr;25(4):994-1004. doi: 10.1007/s00330-014-3511-4. Epub 2014 Nov 28.
- Woo S, Lee JM, Yoon JH, Joo I, Han JK, Choi BI. Intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MR imaging of hepatocellular carcinoma: correlation with enhancement degree and histologic grade. Radiology. 2014 Mar;270(3):758-67. doi: 10.1148/radiol.13130444. Epub 2013 Oct 30.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Début de l'étude
Achèvement primaire (Anticipé)
Achèvement primaire
Achèvement de l'étude (Anticipé)
Achèvement de l'étude
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Première publication
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour publiée
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
Autres numéros d'identification d'étude
- HCC10
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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