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深層学習を使用した画像内の肺結節の病理学的分類

2022年1月23日 更新者：Haiyu Zhou、Jiangxi Provincial Cancer Hospital

深層学習を使用した腫瘍の肉眼画像からの肺結節の病理学的分類

この研究は、白色光画像に基づいて肺結節を自動的に分類する深層学習モデルを開発し、モデルのパフォーマンスを評価することを目的としていました。 さらに、このモデルの助けを借りて適切な手術を選択することができ、手術時間を短縮することができます。

調査の概要

状態

募集

条件

介入・治療

詳細な説明

病理学的に上皮内腺癌（AIS）、低浸潤性腺癌（MIA）、浸潤性腺癌（IAC）と確認された携帯電話からの肺結節の白色光写真はすべて、2020年6月30日から9月15日までに手術を受けた連続患者から遡及的に収集された。広東省人民病院での2021年。最終的に、973人からの合計1037枚の白色光画像が研究に含まれた。 データセット全体は、ランダム サンプリングを使用して、相互に排他的なトレーニング データセットとテスト データセットに分割されました。 これらのうち、830 枚の画像がトレーニング データセットとして使用され、104 枚の画像がテスト データセットとして使用されました。 画像の分類には CNN モデル、つまり Resnet-50 が使用されました。 CNN モデルには、転移学習を使用して ImageNet データセットを使用した事前学習済みモデルを採用しました。 トレーニング データセットを使用して CNN モデルを構築した後、テスト データセットと予測検証データセットを使用してモデルのパフォーマンスを評価しました。

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

2000

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。

研究連絡先

研究連絡先のバックアップ

研究場所

  • 中国
    • Guangdong
      • Guangzhou、Guangdong、中国、510000
        • 募集
        • Guagndong Provincial People's Hospital
        • コンタクト：
    • Jiangxi
      • Nanchang、Jiangxi、中国、330000
        • 募集
        • Jiangxi Cancer Hospital

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

非確率サンプル

調査対象母集団

2020年6月30日から2021年9月15日までの広東省人民病院の患者。

説明

包含基準:

  1. 男女、18歳以上。
  2. 患者はいかなる治療も受けていません。
  3. 肺結節は、AIS、MIA、または IAC と確認されました。
  4. 肺結節の大きさは3cm未満でした。
  5. 画像はjpg形式でした。

除外基準:

  1. 他の腫瘍疾患に罹患する前、または同時に罹患している。
  2. 適切な分類を妨げる低品質または低解像度の画像。

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

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
1. 病理学的サブタイプ
時間枠：学習完了まで、平均2年
2020年のWHOによる肺腫瘍分類に従って、この研究では肺腫瘍を上皮内腺癌（AIS）、低浸潤腺癌（MIA）、浸潤腺癌（IAC）に分類しています。 私たちは手術後の肺結節の病理学的タイプの報告を収集します。
学習完了まで、平均2年
曲線下面積 (AUC)
時間枠：学習完了まで、平均2年
モデルの予測効率に基づく ROC 曲線下の面積
学習完了まで、平均2年

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

Jiangxi Provincial Cancer Hospital

協力者

Guangdong Provincial People's Hospital

捜査官

  • 主任研究者：Haiyu Zhou、Guangdong Provincial People's Hospital

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)

2020年6月1日

一次修了 (予想される)

2022年6月1日

研究の完了 (予想される)

2023年1月1日

試験登録日

最初に提出

2022年1月5日

QC基準を満たした最初の提出物

2022年1月23日

最初の投稿 (実際)

2022年2月3日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2022年2月3日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2022年1月23日

最終確認日

2022年1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

  • 2021ky228

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

はい

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

米国で製造され、米国から輸出された製品。

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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