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Deep Learning basato sull'imaging per la diagnosi e la stadiazione del cancro del polmone

15 novembre 2021 aggiornato da: Yang Jin, Wuhan Union Hospital, China

Il ruolo del trasferimento dell'apprendimento basato sull'architettura della CNN dell'imaging medico nella diagnosi e nella stadiazione del cancro del polmone

La diagnosi e la stadiazione del cancro del polmone sono due questioni fondamentali e critiche nella gestione clinica del cancro del polmone e nel processo decisionale terapeutico. Le procedure invasive per l'analisi patologica sono il gold standard per la diagnosi e la stadiazione, tuttavia, le complicanze correlate alle procedure invasive sono inevitabili. L'imaging medico non invasivo è uno strumento potente, tuttavia non c'è quasi spazio per miglioramenti solo in base all'esperienza del radiologo e del medico. I ricercatori studieranno il ruolo dell'apprendimento profondo basato su computer dell'imaging medico nella diagnosi di lesione di polmone, linfonodo e altri siti sospettati di metastasi.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Radiologo

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

500

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

  • Nome: Zhilei Lv, MD
  • Numero di telefono: 86-15107177084
  • Email: 794646434@qq.com

Luoghi di studio

  • Cina
    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, Cina, 430000
        • Reclutamento
        • Wuhan Union Hospital
        • Contatto:

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

Da 18 anni a 75 anni (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Sessi ammissibili allo studio

Tutto

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Pazienti con carcinoma polmonare con esame PET/TC o TC prima di qualsiasi trattamento specifico per il cancro

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Diagnosi patologica del cancro del polmone
  • Esame PET/TC o TC prima di qualsiasi trattamento specifico per il cancro

Criteri di esclusione:

  • Una storia di altre neoplasie

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

  • Modelli osservazionali: Coorte
  • Prospettive temporali: Prospettiva

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
coinvolgimento delle cellule tumorali previsto dal deep learning
i partecipanti con lesioni di polmone, linfonodi o altri siti previsti come positivi per il coinvolgimento delle cellule tumorali mediante deep learning basato sull'imaging.
Procedura: chirurgia
intervento chirurgico finalizzato al trattamento
Procedura: puntura
puntura diagnostica
nessun coinvolgimento delle cellule tumorali previsto dal deep learning
i partecipanti con lesioni di polmone, linfonodi o altri siti previsti come negativi per il coinvolgimento delle cellule tumorali mediante deep learning basato sull'imaging.
Procedura: chirurgia
intervento chirurgico finalizzato al trattamento
Procedura: puntura
puntura diagnostica

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Lasso di tempo
risultato patologico ha rivelato il coinvolgimento delle cellule tumorali nella lesione
Lasso di tempo: 1 mese dopo il test patologico
1 mese dopo il test patologico

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Wuhan Union Hospital, China

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

1 maggio 2018

Completamento primario (Anticipato)

30 dicembre 2021

Completamento dello studio (Anticipato)

1 maggio 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

24 giugno 2019

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

24 giugno 2019

Primo Inserito (Effettivo)

27 giugno 2019

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

16 novembre 2021

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

15 novembre 2021

Ultimo verificato

1 novembre 2021

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • AFDSFA

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

Indeciso

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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