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- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT03198975
Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma
22 juin 2017 mis à jour par: Ming Kuang
Development of a Machine Learning-based Model for Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma
Microvascular invasion (MVI) has been well demonstrated as an unfavorable prognostic factor for hepatocellular carcinoma (HCC), and patients with MVI have a high risk of tumor recurrence after curative hepatectomy.
Currently, the diagnosis of MVI is determined on the postoperative histologic examination, which greatly limits its influence on preoperative decision making.
Therefore, we constructed this prospective study to develop a machine learning-based model for preoperative prediction of MVI by extracting high-dimensional magnetic resonance (MR) image features.
Aperçu de l'étude
Statut
Inconnue
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Histologically-diagnosed primary HCC after curative hepatectomy.
The magnetic resonance image will be imported into the imaging management software (GE healthcare Analysis-Kit software),and the tumor lesions will manually delineated by two independent radiologists and then reconstruct into three-dimensional images for feature extraction.
The radiomic textural features including grayscale histogram, transform matrix, wavelet transform and filter transformation are automatically extracted by the Analysis-Kit software.The high-throughput extracted features will be then selected by the univariate analysis, and a prediction model will be developed based on machine learning algorithm in a training set in which patients were collected from a retrospective study.
And in the present study, an independent validation set will be collected and used to validate the prediction accuracy of the model.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Anticipé)
40
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
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
-
-
Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
18 ans à 80 ans (Adulte, Adulte plus âgé)
Accepte les volontaires sains
Non
Sexes éligibles pour l'étude
Tout
Méthode d'échantillonnage
Échantillon de probabilité
Population étudiée
Between June 2017 and July 2017,all patients who will undergo curative resection (R0 resection) at the First Affiliated Hospital of Sun YatSen University in Guangzhou, China, for HCC based on the modified WHO classification of tumors of the digestive system, are considered for inclusion.
By the eligibility criteria stated below, MVI presentative rate is 30-42% in chinese HCC population as reported, we retrospectively collected about 80 patients for training and an estimated 40 patients will be needed for validation set of this study.
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
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
|---|---|
|
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.
|
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.
|
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
|
Presence of microvascular invasion
Délai: Through patient enrollment completion ,an average of 2 years
|
Postoperative histologically confirmed microvascular invasion
|
Through patient enrollment completion ,an average of 2 years
|
Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
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
La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.
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
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
23 juin 2017
Achèvement primaire (Anticipé)
31 juillet 2017
Achèvement de l'étude (Anticipé)
31 juillet 2017
Dates d'inscription aux études
Première soumission
22 juin 2017
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
22 juin 2017
Première publication (Réel)
26 juin 2017
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
26 juin 2017
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
22 juin 2017
Dernière vérification
1 juin 2017
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- HCC10
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
NON
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .
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