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Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma

2017年6月22日 更新者：Ming Kuang

Development of a Machine Learning-based Model for Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma

Microvascular invasion (MVI) has been well demonstrated as an unfavorable prognostic factor for hepatocellular carcinoma (HCC), and patients with MVI have a high risk of tumor recurrence after curative hepatectomy. Currently, the diagnosis of MVI is determined on the postoperative histologic examination, which greatly limits its influence on preoperative decision making. Therefore, we constructed this prospective study to develop a machine learning-based model for preoperative prediction of MVI by extracting high-dimensional magnetic resonance (MR) image features.

調査の概要

状態

わからない

条件

介入・治療

詳細な説明

Histologically-diagnosed primary HCC after curative hepatectomy. The magnetic resonance image will be imported into the imaging management software (GE healthcare Analysis-Kit software),and the tumor lesions will manually delineated by two independent radiologists and then reconstruct into three-dimensional images for feature extraction. The radiomic textural features including grayscale histogram, transform matrix, wavelet transform and filter transformation are automatically extracted by the Analysis-Kit software.The high-throughput extracted features will be then selected by the univariate analysis, and a prediction model will be developed based on machine learning algorithm in a training set in which patients were collected from a retrospective study. And in the present study, an independent validation set will be collected and used to validate the prediction accuracy of the model.

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

40

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

  • 中国
    • Guangdong
      • Guangzhou、Guangdong、中国、510080
        • 募集
        • The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
        • コンタクト：

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

18年～80年 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

確率サンプル

調査対象母集団

Between June 2017 and July 2017，all patients who will undergo curative resection (R0 resection) at the First Affiliated Hospital of Sun YatSen University in Guangzhou, China, for HCC based on the modified WHO classification of tumors of the digestive system, are considered for inclusion. By the eligibility criteria stated below, MVI presentative rate is 30-42% in chinese HCC population as reported, we retrospectively collected about 80 patients for training and an estimated 40 patients will be needed for validation set of this study.

説明

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;

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか？

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
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.
診断テスト：Magnetic resonance image
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.

この研究は何を測定していますか？

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
Presence of microvascular invasion
時間枠：Through patient enrollment completion ,an average of 2 years
Postoperative histologically confirmed microvascular invasion
Through patient enrollment completion ,an average of 2 years

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

スポンサー

Ming Kuang

捜査官

  • スタディディレクター：Ming Kuang, PhD、Department of Liver Surgery, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, China

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

一般刊行物

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2017年6月23日

一次修了 (予想される)

2017年7月31日

研究の完了 (予想される)

2017年7月31日

試験登録日

最初に提出

2017年6月22日

QC基準を満たした最初の提出物

2017年6月22日

最初の投稿 (実際)

2017年6月26日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2017年6月26日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2017年6月22日

最終確認日

2017年6月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • HCC10

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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