D-Lung: A Deep Learning technológián alapuló analitikai platform a tüdőrák számára
2023. február 7. frissítette: Professor Winnie W.C. Chu, Chinese University of Hong Kong
D-Lung: A Deep Learning technológián alapuló analitikai platform az elsődleges tüdőrák szűréséhez, diagnosztizálásához és kezeléséhez
A tüdőrák világszerte a rákos halálozások egyik fő oka, alacsony, 20% alatti 5 éves túlélési arány jellemzi.
A tüdőcsomót a tüdőrák korai stádiumában a tipikus képalkotó megnyilvánulásnak tekintik.
A National Lung Screen Trial kimutatta, hogy a halálozási arány nagymértékben csökkenhet, ha az alacsony dózisú helikális komputertomográfiát a tüdő csomóinak szűrésére használják.
Így a tüdőcsomók automatikus felismerése, diagnosztizálása és kezelése létfontosságú szerepet játszik a számítógépes tüdőrákszűrésben és a korai beavatkozásban.
A tanulmány áttekintése
Tanulmány típusa
Megfigyelő
Beiratkozás (Tényleges)
130
Kapcsolatok és helyek
Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.
Tanulmányi helyek
-
-
Shatin
-
Hong Kong, Shatin, Hong Kong
- The Chinese University of Hong Kong, Prince of Wale Hospital
-
-
Részvételi kritériumok
A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
- FELNŐTT
- OLDER_ADULT
- GYERMEK
Egészséges önkénteseket fogad
N/A
Tanulmányozható nemek
Összes
Mintavételi módszer
Valószínűségi minta
Tanulmányi populáció
Ez egy egyetlen intézményi retrospektív kohorszvizsgálat Hongkongi kórházakban lévő betegekről, akiknél gyanús tüdőcsomók miatt mellkasi CT-n estek át.
Leírás
Bevételi kritériumok:
- Gyanús tüdőcsomókkal rendelkező alanyok.
- Vékonyrétegű mellkasi CT-t és patológiai vizsgálatot végeztek gyanús tüdőcsomók miatt.
Kizárási kritériumok:
- Az alanyok, akiknek a CT-képen olyan elváltozásai vannak, amelyek megzavarhatják a tüdőcsomók elemzését
Tanulási terv
Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
pontosság
Időkeret: 2 év
|
a valódi eredmények (mind az igazi pozitív, mind a valódi negatívumok) aránya a teljes példányok között
|
2 év
|
|
érzékenység
Időkeret: 2 év
|
valódi pozitív arány százalékban (%) ROC-analízisből származtatva
|
2 év
|
|
sajátosság
Időkeret: 2 év
|
valódi negatív arány százalékban (%) a ROC elemzésből származtatva
|
2 év
|
|
görbe alatti terület (AUC)
Időkeret: 2 év
|
ROC görbe alatti terület százalékban (%)
|
2 év
|
Másodlagos eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
a hamis pozitív eredmények átlagos száma vizsgálatonként (FP/szkennelés)
Időkeret: 2 év
|
FP/szkennelés számban (N) a szabad reagálású vevő működési jellemzői (FROC) elemzése alapján
|
2 év
|
|
versenyteljesítmény-mutató (CPM)
Időkeret: 2 év
|
A versenyképes teljesítménymetria (CPM) a CAD-rendszer értékelésének kritériuma.
A FROC paradigma alapján a CPM pontszámot átlagos érzékenységként számítják ki hét előre meghatározott átlagos téves pozitív arány mellett.
A CPM-pontszám 0 és 1 között mozog, a magasabb CPM-pontszám jobb CAD-teljesítményt jelez.
|
2 év
|
Együttműködők és nyomozók
Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.
Szponzor
Együttműködők
Tanulmányi rekorddátumok
Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (TÉNYLEGES)
2018. július 1.
Elsődleges befejezés (TÉNYLEGES)
2020. június 30.
A tanulmány befejezése (TÉNYLEGES)
2020. június 30.
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
2019. július 26.
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2019. július 26.
Első közzététel (TÉNYLEGES)
2019. július 30.
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (TÉNYLEGES)
2023. február 8.
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2023. február 7.
Utolsó ellenőrzés
2023. február 1.
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
Kulcsszavak
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- 2019.306
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
NEM
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Nem
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
Nem
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .