Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma
Development of a Machine Learning-based Model for Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Zebin Chen, MD
- Numero di telefono: +86 13316284086
- Email: chenzebin_2008@126.com
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Jie Mei, MD
- Numero di telefono: +86 15817089979
- Email: mmjj0926@163.com
Luoghi di studio
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Cina, 510080
- Reclutamento
- The First Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen University
-
Contatto:
- Chen Zebin
- Numero di telefono: +8615017581009
- Email: chenzebin_2008@126.com
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
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;
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
|
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.
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Presence of microvascular invasion
Lasso di tempo: Through patient enrollment completion ,an average of 2 years
|
Postoperative histologically confirmed microvascular invasion
|
Through patient enrollment completion ,an average of 2 years
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Direttore dello studio: Ming Kuang, PhD, Department of Liver Surgery, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, China
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- 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.
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Completamento primario
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Primo inviato
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Primo Inserito
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Ultimo aggiornamento pubblicato
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Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- HCC10
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