- ICH GCP
- USA klinikai vizsgálatok nyilvántartása
- Klinikai vizsgálat NCT06258044
A mély tanuláson alapuló nomogramok alkalmazási értéke a TI-RADS 4. kategóriájú pajzsmirigy csomók jóindulatú-rosszindulatú diszkriminációjában
Ez a retrospektív tanulmány a pajzsmirigy csomók jóindulatú és rosszindulatú osztályozására összpontosít mély tanulási technikák alkalmazásával, és értékeli a mély tanuláson alapuló nomogramok értékét a TI-RADS 4. kategóriájú pajzsmirigy csomók osztályozásában, hogy javítsa a TI-RADS kategória jóindulatú és rosszindulatú azonosításának pontosságát. 4 pajzsmirigy csomó.
Anyagok és módszerek: Összegyűjtöttük azokat a betegeket, akik a Shandong First Affiliated Hospital of Shandong First Medical University & Shandong Tartományi Qianfoshan Kórházba látogattak. Áttekintették általános klinikai jellemzőiket, a preoperatív ultrahang diagnózissal kapcsolatos információkat és a posztoperatív patológiai adatokat.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Körülmények
Tanulmány típusa
Beiratkozás (Tényleges)
Kapcsolatok és helyek
Tanulmányi helyek
-
-
Shandong
-
Jinan, Shandong, Kína
- QianfoshanH
-
-
Részvételi kritériumok
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
- Felnőtt
- Idősebb felnőtt
Egészséges önkénteseket fogad
Mintavételi módszer
Tanulmányi populáció
Leírás
Bevételi kritériumok:
- A TI-RADS 4. kategóriába sorolt pajzsmirigy csomók ultrahanggal megerősített diagnózisa.
- A patológiás eredmények elérhetősége.
Kizárási kritériumok:
- A patológiás diagnózis hiánya.
- Pajzsmirigyműtét vagy egyéb kezelések története.
- A pajzsmirigy csomók ultrahangos képeinek rossz minősége.
- A beteg klinikai és képalkotó adatai hiányosak.
Tanulási terv
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
Kohorszok és beavatkozások
Csoport / Kohorsz |
|---|
|
rosszindulatú
Pajzsmirigy csomók műtéti vagy punkciós biopsziával megerősített rosszindulatú daganatos leletekkel a TI-RADS4 kategóriában
|
|
jóindulatú
Pajzsmirigy csomók műtéti vagy punkciós biopsziával megerősített, jóindulatú TI-RADS4 kategóriájú patológiás leletekkel
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
mély tanulási előrejelzési modell (YOLOv3) és a modell értékelése
Időkeret: Az előrejelzési modell felépítése után azonnal kiértékelve
|
A jóindulatú és rosszindulatú pajzsmirigy csomók jellemzői alapján az adathalmazt keresztvalidációs módszerrel tréningkészletre és tesztkészletre bontottuk, a YOLOv3 modellt pedig a tréningkészletből származó adatok felhasználásával betanították, és a modell teljesítményét A modell értékelése számos mérőszám segítségével történik, mint például: precíziós-visszahívási görbe, hatékony osztályozási precizitás, zavaros mátrix és a görbe alatti terület.
|
Az előrejelzési modell felépítése után azonnal kiértékelve
|
|
nomogram előrejelzés és értékelés
Időkeret: A nomogram felépítése után azonnal kiértékelték
|
A klinikai jellemzők, az ultrahangos osztályozás és a modell-előrejelzések faktorálása a nomogramok R nyelv használatával történő feltérképezéséhez. A nomogram értékelése különböző mérőszámok segítségével, beleértve az alany működési jelleggörbéit, kalibrációs görbéit és döntési görbe elemzését
|
A nomogram felépítése után azonnal kiértékelték
|
|
A klinikai jellemzők kiválasztása és értékelése
Időkeret: Az adatkészlet összegyűjtése és a patológiai eredmények megszerzése után a kapott statisztikai eredményeket elemezzük a klinikai tényezők szempontjából, átlagosan körülbelül 1 évig.
|
A kutatók a TI-RADS 4. kategóriájú pajzsmirigycsomókban szenvedő betegeket választották ki 1 éven belül az adatkészletbe.
A kutatók a Wilcoxon kétmintás rangösszeg teszt vagy khi-négyzet teszt segítségével elemezték az adatkészletben szereplő klinikai tényezőket, és elemezték ezeknek a klinikai tényezőknek a jelentőségét a statisztikai eredményekre és a klinikai jellemzőkre nézve.
|
Az adatkészlet összegyűjtése és a patológiai eredmények megszerzése után a kapott statisztikai eredményeket elemezzük a klinikai tényezők szempontjából, átlagosan körülbelül 1 évig.
|
|
Az ultrahangos minősítés hatása és értékelése
Időkeret: Az ultrahangos vizsgálat osztályozott eredményeit az adatgyűjtés befejezése, az ultrahangvizsgálat és a végső patológiai eredmények megszerzése után elemeztük, átlagosan körülbelül 1 év elteltével.
|
A kutatók a TI-RADS 4. kategóriájú pajzsmirigycsomókban szenvedő betegeket választották ki 1 éven belül az adatkészletbe.
A kutatók elemezték a TI-RADS 4. kategóriájú csomók osztályozásának eredményeit ebben az adathalmazban, és a khi-négyzet teszt segítségével meghatározták az ultrahangos osztályozás jelentőségét a statisztikai eredmények alapján.
|
Az ultrahangos vizsgálat osztályozott eredményeit az adatgyűjtés befejezése, az ultrahangvizsgálat és a végső patológiai eredmények megszerzése után elemeztük, átlagosan körülbelül 1 év elteltével.
|
Együttműködők és nyomozók
Szponzor
Tanulmányi rekorddátumok
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
Elsődleges befejezés (Tényleges)
A tanulmány befejezése (Tényleges)
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Első közzététel (Tényleges)
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Utolsó ellenőrzés
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- YXLL-KY-2023(133)
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
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. .