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Modello di deep learning per la classificazione dei noduli solidi puri

14 settembre 2022 aggiornato da: Chang Chen

Deep Learning Model Supplementary PET-CT come metodo diagnostico più efficace per la classificazione dei noduli solidi puri: uno studio osservazionale multicentrico

Lo scopo di questo studio è confrontare le prestazioni predittive di un modello di deep learning basato su CT per la classificazione dei noduli solidi puri e rispetto al valore di assorbimento standardizzato massimo del tumore su PET in una coorte prospettica multicentrica.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

260

Contatti e Sedi

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

Luoghi di studio

  • Cina
      • China, Gansu, Cina
        • Reclutamento
        • Lanzhou
        • Contatto:
      • China, Guizhou, Cina
        • Reclutamento
        • Zunyi
        • Contatto:
      • China, Jiangxi, Cina
        • Reclutamento
        • NanChang
        • Contatto:
      • China, Zhejiang, Cina
        • Reclutamento
        • Ningbo
        • Contatto:
    • Shanghai
      • Yangpu, Shanghai, Cina
        • Reclutamento
        • Shanghai Pulmonary 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 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 noduli radiologici puri polmonari di dimensioni inferiori a 3 cm

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • - Partecipanti programmati per un intervento chirurgico per il riscontro radiologico di lesioni polmonari pure-solide dalle scansioni TC a sezione sottile preoperatorie;
  • Il diametro massimo dell'asse corto dei linfonodi inferiore a 3 cm alla TC;
  • Età compresa tra 18 e 75 anni;
  • rapporto di esame patologico definito disponibile;
  • Ottenuto il consenso informato scritto.

Criteri di esclusione:

  • lesioni polmonari multiple;
  • Scarsa qualità delle immagini CT;
  • Partecipanti con informazioni cliniche incomplete;
  • - Partecipanti che hanno ricevuto terapia neoadiuvante prima della valutazione TC iniziale.

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
AUC
Lasso di tempo: 2022.01-2023.12
Area sotto la curva della caratteristica operativa del ricevitore
2022.01-2023.12

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Precisione
Lasso di tempo: 2022.01-2023.12
Rapporto tra il numero di campioni correttamente classificati e il numero totale di campioni
2022.01-2023.12
sensibilità
Lasso di tempo: 2022.01-2023.12
La probabilità di rilevare un test positivo nella popolazione con il gold standard per la malattia (positivo)
2022.01-2023.12
Specificità
Lasso di tempo: 2022.01-2023.12
Probabilità di rilevare un test negativo in una popolazione giudicata libera da malattia (negativa) dal gold standard
2022.01-2023.12
PPV
Lasso di tempo: 2022.01-2023.12
Valore predittivo positivo
2022.01-2023.12
VAN
Lasso di tempo: 2022.01-2023.12
Valore predittivo negativo
2022.01-2023.12

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Chang Chen

Collaboratori

Zunyi Medical College
Ningbo HwaMei Hospital, Zhejiang, China
The First Affiliated Hospital of Nanchang University, Jiangxi, China
The First Hospital of Lanzhou University, Gansu, 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 gennaio 2022

Completamento primario (Anticipato)

31 dicembre 2023

Completamento dello studio (Anticipato)

31 dicembre 2023

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

13 settembre 2022

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

14 settembre 2022

Primo Inserito (Effettivo)

16 settembre 2022

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

16 settembre 2022

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

14 settembre 2022

Ultimo verificato

1 settembre 2022

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Altri numeri di identificazione dello studio

  • L21-022

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

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

NO

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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