Questa pagina è stata tradotta automaticamente e l'accuratezza della traduzione non è garantita. Si prega di fare riferimento al Versione inglese per un testo di partenza.

Apprendimento Profondo Multimodale per la Metastasi Linfonodale nel Cancro della Tiroide

22 dicembre 2025 aggiornato da: Yu Feng, West China Hospital

Uno Studio Multicentrico sullo Sviluppo di un Modello di Deep Learning Multimodale Basato sull'Ecografia Doppler a Colori per la Predizione della Metastasi Linfonodale e della Stadiatzione del Carcinoma Papillare della Tiroide

Il carcinoma papillare della tiroide (PTC) è la neoplasia endocrina più comune nella pratica clinica, rappresentando circa l'85% di tutte le neoplasie tiroidee. La comparsa di metastasi ai linfonodi cervicali aumenta ulteriormente il rischio di recidiva locale del tumore e di metastasi a distanza, riducendo così i tassi di sopravvivenza dei pazienti. Gli esami patologici rivelano che circa il 30-80% dei pazienti con PTC presenta metastasi linfonodali. La diagnosi precoce dei linfonodi metastatici e lo sviluppo di piani di trattamento individualizzati sono cruciali per migliorare la prognosi dei pazienti. Attualmente, il metodo principale per diagnosticare le metastasi linfonodali è l'aspirazione con ago sottile guidata da ecografia, ma la sua accuratezza è limitata dalla qualità del campione e comporta il rischio di risultati falsi negativi. Negli ultimi anni, la tecnologia di deep learning ha dimostrato un potenziale significativo nel campo dell'analisi delle immagini mediche. Pertanto, i ricercatori mirano a sviluppare un modello di deep learning basato sull'ecografia del collo per prevedere più accuratamente le metastasi linfonodali.

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

3200

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
    • Sichuan
      • Chengdu, Sichuan, Cina, 610041
        • West China Hospital of Sichuan University
        • Contatto:
        • 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

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

I dati clinici dei pazienti sottoposti a tiroidectomia presso il West China Hospital dell'Università di Sichuan e i suoi ospedali affiliati, tra ottobre 2020 e ottobre 2025, sono stati raccolti retrospettivamente e analizzati.

Descrizione

Criteri di inclusione:

Casi di pazienti di età compresa tra 18 e 80 anni che hanno subito un esame ecografico della tiroide e un esame patologico postoperatorio della tiroide.

Casi con prima diagnosi di carcinoma papillare della tiroide. Casi che hanno subito dissezione dei linfonodi

Criteri di esclusione:

Casi di età <18 anni o >80 anni. Casi con immagini ecografiche di scarsa qualità. Casi con noduli non completamente visualizzati. Casi con immagini che mostrano lesioni multiple distinte. Casi appartenenti a popolazioni speciali. Casi con altri tumori concomitanti. Casi con anamnesi di resezione del carcinoma tiroideo

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

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Gruppo del carcinoma papillare della tiroide
Altro: non intervento
Questo è uno studio osservazionale retrospettivo in cui i partecipanti non saranno sottoposti ad alcun intervento e verranno eseguite solo la raccolta dei dati e l'analisi sui partecipanti.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve per un Modello di Deep Learning Multimodale Basato sull'Ultrasuono Cervicale nella Previsione della Metastasi Linfonodale
Lasso di tempo: Entro 2 mesi dal completamento dell'arruolamento dei soggetti
Il ricercatore utilizzerà un modello di apprendimento profondo multimodale che integra immagini di ecografia Doppler a colori cervicali preoperatorie con i corrispondenti rapporti testuali strutturati. L'output finale del modello è una probabilità predetta di metastasi linfonodale per ciascun paziente (un valore continuo tra 0 e 1). Questa probabilità predetta sarà confrontata con i risultati della diagnosi istopatologica postoperatoria (lo standard di riferimento). Per il modello verrà tracciata una curva ROC (Receiver Operating Characteristic) e verrà calcolata l'area sotto la curva (AUC). Questa è la metrica standard di riferimento per valutare la capacità discriminativa di un modello di classificazione binaria (metastasi vs. non-metastasi). Un valore AUC più elevato indica una maggiore capacità discriminativa complessiva del modello.
Entro 2 mesi dal completamento dell'arruolamento dei soggetti
Sensibilità di un modello di apprendimento profondo multimodale basato sull'ecografia cervicale per la predizione della metastasi linfonodale
Lasso di tempo: Entro 2 mesi dal completamento dell'arruolamento dei soggetti.
Questa metrica mira a valutare la capacità del modello di apprendimento profondo multimodale costruito di identificare correttamente i pazienti con carcinoma papillare della tiroide che hanno effettivamente metastasi ai linfonodi cervicali, sotto la soglia diagnostica ottimale. I ricercatori devono raccogliere il numero di pazienti diagnosticati con metastasi linfonodali attraverso l'anatomia patologica postoperatoria, nonché il numero di pazienti predetti come "positivi" (cioè, previsti di avere metastasi) dal modello, al fine di calcolare la sensibilità del modello di apprendimento profondo multimodale basato sull'ecografia cervicale nel predire le metastasi linfonodali. Formula di calcolo: Sensibilità = Numero di pazienti veri positivi / Numero totale di pazienti positivi confermati dall'anatomia patologica postoperatoria.
Entro 2 mesi dal completamento dell'arruolamento dei soggetti.
Specificità di un modello di deep learning multimodale basato sull'ecografia cervicale per la previsione delle metastasi linfonodali
Lasso di tempo: Entro 2 mesi dopo il completamento dell'arruolamento dei soggetti.
Questa metrica mira a valutare la capacità del modello di apprendimento profondo multimodale costruito di escludere correttamente i pazienti con carcinoma papillare della tiroide che non hanno sviluppato metastasi ai linfonodi cervicali, sotto la soglia diagnostica ottimale. I ricercatori devono raccogliere il numero di pazienti diagnosticati senza metastasi linfonodali tramite patologia postoperatoria, così come il numero di pazienti previsti dal modello come "negativi" (cioè, previsti per non avere metastasi), al fine di calcolare la specificità del modello di apprendimento profondo multimodale basato sull'ecografia cervicale nella previsione delle metastasi linfonodali. Formula di calcolo: Specificità = Numero di pazienti veri negativi / Numero totale di pazienti negativi confermati dalla patologia postoperatoria.
Entro 2 mesi dopo il completamento dell'arruolamento dei soggetti.

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Il tasso di metastasi linfonodali confermato patologicamente nella coorte dello studio
Lasso di tempo: Entro 2 mesi dal completamento dell'arruolamento dei soggetti
Si riferisce alla percentuale di pazienti con almeno un linfonodo metastatico confermato dall'esame patologico postoperatorio, rispetto al numero totale di individui nella corrispondente popolazione di studio. I ricercatori devono raccogliere il numero di pazienti diagnosticati con metastasi linfonodali attraverso l'esame patologico postoperatorio.
Entro 2 mesi dal completamento dell'arruolamento dei soggetti
Rapporti di Probabilità Aggiustati per Fattori Clinici Associati a Metastasi Linfonodali Confermate Patologicamente
Lasso di tempo: Entro 2 mesi dopo il completamento dell'arruolamento dei soggetti
I ricercatori devono raccogliere la variabile di esito (ovvero lo stato di metastasi linfonodale confermato patologicamente dopo l'intervento) e le sue variabili di esposizione (come la specifica posizione del tumore primario all'interno della ghiandola tiroidea, il diametro massimo del tumore, l'età del paziente, ecc.). Utilizzando queste variabili, vengono calcolati gli odds ratio aggiustati per riflettere, dopo aver corretto per altri fattori di confondimento, quante volte è più probabile che i pazienti con una specifica caratteristica di esposizione (ad esempio, tumore situato nel polo superiore) abbiano metastasi linfonodali rispetto ai pazienti del gruppo di riferimento (ad esempio, tumore situato nel polo inferiore).
Entro 2 mesi dopo il completamento dell'arruolamento dei soggetti
Il coefficiente Kappa ponderato per la coerenza tra lo stadio pTNM previsto dal modello e lo stadio patologico
Lasso di tempo: Entro 2 mesi dal completamento dell'arruolamento dei soggetti
I ricercatori devono raccogliere e registrare lo stadio pTNM previsto dal modello e lo stadio pTNM reale del paziente per valutare la coerenza tra lo stadio pTNM completo previsto dal modello e lo stadio patologico.
Entro 2 mesi dal completamento dell'arruolamento dei soggetti

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

West China 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 (Stimato)

1 gennaio 2026

Completamento primario (Stimato)

1 marzo 2026

Completamento dello studio (Stimato)

1 maggio 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

9 dicembre 2025

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

22 dicembre 2025

Primo Inserito (Effettivo)

23 dicembre 2025

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

23 dicembre 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

22 dicembre 2025

Ultimo verificato

1 dicembre 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 2025(2352)

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 .

Prove cliniche su Carcinoma papillare della tiroide

Prove cliniche su non intervento

Cerca prove simili

Sponsor e collaboratori

Condizioni mediche

Interventi farmacologici

CROs by country

CROs in Norway

Condizioni

Malattie rare

Interventi farmacologici

Supplementi dietetici

Sponsor / Collaboratori

Sedi

Sottoscrivi