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Classificazione patologica dei noduli polmonari nelle immagini utilizzando il deep learning

23 gennaio 2022 aggiornato da: Haiyu Zhou, Jiangxi Provincial Cancer Hospital

Classificazione patologica dei noduli polmonari da immagini grossolane del tumore utilizzando il deep learning

Questo studio mirava a sviluppare un modello di apprendimento profondo per classificare automaticamente i noduli polmonari sulla base di immagini a luce bianca e per valutare le prestazioni del modello. Inoltre, l'operazione adatta potrebbe essere scelta con l'aiuto di questo modello, che potrebbe accorciare i tempi dell'intervento chirurgico.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Tutte le fotografie a luce bianca di noduli polmonari da telefoni di adenocarcinoma in situ (AIS) patologicamente confermato, adenocarcinoma minimamente invasivo (MIA) e adenocarcinoma invasivo (IAC) sono state raccolte retrospettivamente da pazienti consecutivi sottoposti a intervento chirurgico tra il 30 giugno 2020 e il 15 settembre, 2021 presso il Guangdong Provincial People's Hospital. Infine, nello studio sono state incluse un totale di 1037 immagini a luce bianca di 973 individui. L'intero set di dati è stato suddiviso in set di dati di addestramento e di test, che si escludevano a vicenda, utilizzando il campionamento casuale. Di queste, 830 immagini sono state utilizzate come set di dati di addestramento e 104 immagini sono state utilizzate come set di dati di test. Il modello CNN è stato utilizzato per classificare le immagini, ovvero Resnet-50. Per il modello CNN, il modello preaddestrato con il set di dati ImageNet è stato adottato utilizzando il transfer learning. Dopo aver costruito i modelli CNN utilizzando il set di dati di addestramento, le prestazioni dei modelli sono state valutate utilizzando il set di dati di test e il set di dati di convalida prospettico.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

2000

Contatti e Sedi

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

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

Luoghi di studio

  • Cina
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Cina, 510000
        • Reclutamento
        • Guagndong Provincial People's Hospital
        • Contatto:
    • Jiangxi
      • Nanchang, Jiangxi, Cina, 330000
        • Reclutamento
        • Jiangxi Cancer Hospital

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 80 anni (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Sessi ammissibili allo studio

Tutto

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Pazienti nell'ospedale popolare provinciale del Guangdong dal 30 giugno 2020 al 15 settembre 2021.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  1. Maschio o femmina, dai 18 anni in su.
  2. I pazienti non hanno subito alcuna terapia.
  3. I noduli polmonari sono stati confermati AIS, MIA o IAC.
  4. Le dimensioni dei noduli polmonari erano inferiori a 3 cm.
  5. Le immagini erano in formato jpg.

Criteri di esclusione:

  1. Soffrire di altre malattie tumorali prima o contemporaneamente.
  2. Immagini di scarsa qualità o bassa risoluzione che precludevano una corretta classificazione.

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

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
1. Sottotipo patologico
Lasso di tempo: attraverso il completamento degli studi, una media di 2 anni
Secondo la classificazione dell'OMS dei tumori polmonari nel 2020, questo studio classifica i tumori polmonari in adenocarcinoma in situ (AIS), adenocarcinoma minimamente invasivo (MIA) e adenocarcinoma invasivo (IAC). Raccoglieremmo i referti di tipo patologico dei noduli polmonari dopo intervento chirurgico.
attraverso il completamento degli studi, una media di 2 anni
Area sotto la curva (AUC)
Lasso di tempo: attraverso il completamento degli studi, una media di 2 anni
L'area sotto la curva ROC ha basato l'efficienza di previsione del modello
attraverso il completamento degli studi, una media di 2 anni

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Jiangxi Provincial Cancer Hospital

Collaboratori

Guangdong Provincial People's Hospital

Investigatori

  • Investigatore principale: Haiyu Zhou, Guangdong Provincial People's Hospital

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 giugno 2020

Completamento primario (Anticipato)

1 giugno 2022

Completamento dello studio (Anticipato)

1 gennaio 2023

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

5 gennaio 2022

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

23 gennaio 2022

Primo Inserito (Effettivo)

3 febbraio 2022

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

3 febbraio 2022

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

23 gennaio 2022

Ultimo verificato

1 gennaio 2022

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 2021ky228

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

Sì

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

prodotto fabbricato ed esportato dagli 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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