Analyse d'images multiparamétriques et corrélation avec les résultats du dépistage du cancer du poumon et du cancer du poumon à un stade précoce

L'hypothèse est que les modèles multiparamétriques qui intègrent des informations d'image complexes provenant de tomodensitogrammes de dépistage amélioreront la prédiction du résultat d'une biopsie pulmonaire ultérieure, une procédure de diagnostic invasive. Dans ce projet, nous allons construire un modèle pronostique multiparamétrique basé sur les caractéristiques d'image pour les résultats de biopsie à partir de tomodensitogrammes pulmonaires de dépistage effectués dans notre établissement, puis le valider à l'aide de l'ensemble de données d'imagerie et de résultats cliniques NLST.

Cette étude n'implique aucun traitement ni procédure invasive. L'enquêteur examinera tous les dossiers des patients qui ont été traités pour un cancer du poumon à un stade précoce avec une radiothérapie définitive à l'UTSW ou à l'hôpital Parkland Memorial, diagnostiqués avec une tumeur maligne du 1er janvier 2004 au 31 octobre 2014, pour compiler les résultats démographiques, diagnostiques, thérapeutiques , et les données de toxicité. L'enquêteur s'attend à ce que cela inclue environ 200 dossiers de patients. Ces données seront analysées statistiquement et utilisées pour de futures recherches dirigées. L'enquêteur analysera également un ensemble de données anonymes de patients du National Lung Cancer Screening Trial (NLST) fourni par le National Cancer Institute (NCI)