CT生データに基づく良性および悪性肺結節の分類
2022年6月29日 更新者：Di Dong、Chinese Academy of Sciences
肺結節の良性および悪性分類における CT および生データの予測性能の比較と分析
臨床診断、治療効果、および予後予測を支援するために、ディープ ニューラル ネットワークと組み合わせた医用画像の採用は、現在ホット スポットです。
ただし、既存の方法はすべて、ロスレスの生データではなく、再構成された医用画像に基づいて設計されています。
医用画像はAIではなく人間の目を対象としていることを考慮して、生データを使用して肺結節の悪性度を予測し、予測性能をCTと比較しました。
実験により、CT生データによる診断の実現可能性が証明されます。
提案された方法は、放射線科医を解放する可能性があるため、現在の医療診断パイプラインを変更する可能性があると考えています。
調査の概要
詳細な説明
癌の日常的に使用される診断スキームは、信号から画像、診断へのプロセスに従います。 人間の医師が診断を行うためには、医療機器の信号から可視画像を再構築することが不可欠です。 ただし、信号内の膨大な量の情報が最適にマイニングされていないため、現在の画像ベースの診断のパフォーマンスが不十分です。
この臨床試験では、再構成ステップをスキップして、信号 (生データ) から直接診断する肺結節の AI ベースの診断スキームを開発します。 この試験では、良性肺結節からの悪性結節の識別に焦点を当てます。 肺結節が除外された患者のデータセットを収集します。 すべての患者は術前 CT スキャン (生データと CT 画像が利用可能) を受け、病理学的に結節の結果が確認されています。 肺結節の診断のために生データのみを使用してモデルを構築します。 さらに、比較のために CT 画像から別のモデルを作成します。
さらに、これらの患者の経過観察を行い、肺がんの予後解析のための CT 生データに基づくモデルを構築します。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
626
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
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Jilin
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Changchun、Jilin、中国、130021
- The First Hospital of Ji Lin University
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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年歳以上 (アダルト、OLDER_ADULT)
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
CTにより肺結節がスクリーニングされた患者は、この研究に含まれます。
ゴールデン スタンダードは、病理学的に確認された結節の悪性です。
説明
包含基準:
- 肺結節のスクリーニングを受けた患者。
- CT データと対応する CT 生データは、手術前に利用できます。
- 結節の悪性腫瘍の最終的な病理診断が可能です。
除外基準:
- 肺悪性腫瘍の既往歴。
- CT画像上のアーティファクトは、病変の観察を著しく悪化させます。
- CT スキャンと病理診断の間の時間間隔は 4 週間以上です。
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 |
|---|---|
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吉林大学第一病院
肺結節を有する患者のCTデータおよび対応するCT生データが収集されます。
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介入なし
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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 |
|---|---|---|
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受信者動作特性曲線 (ROC) の下の領域
時間枠：8ヶ月
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良性結節から悪性結節を識別する際の生データの曲線下面積 (AUC)。
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8ヶ月
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無病生存
時間枠：5年
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生データと無病生存期間 (DFS) との関連性。DFS は、肺がんの診断の開始から、再発または転移性疾患または死亡が確認されるまでの時間として定義されます。
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5年
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全生存率
時間枠：5年
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生データと、肺がんの診断開始から何らかの原因による死亡までの時間として定義される全生存期間 (OS) との関連。
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5年
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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。
捜査官
- スタディディレクター：Yali Zang, Ph.D.、Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
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。
便利なリンク
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)
2019年4月15日
一次修了 (実際)
2022年6月30日
研究の完了 (実際)
2022年6月30日
試験登録日
最初に提出
2020年1月23日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年1月23日
最初の投稿 (実際)
2020年1月27日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2022年6月30日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年6月29日
最終確認日
2022年6月1日
詳しくは
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。