切除肺腺癌の新しいグレードシステムを予測するためのスライド全体画像
2024年10月17日 更新者：Chang Chen、Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China
切除肺腺癌の新しい等級付けシステムを予測するためのスライド全体画像に基づく深層学習署名
この研究の目的は、多施設の前向きコホートに基づいて切除肺腺癌の新しい等級付けシステムを予測するための深層学習シグネチャに基づいたスライド画像全体のパフォーマンスを評価することです。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (推定)
200
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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Guizhou
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Zunyi、Guizhou、中国
- 募集
- Affiliated Hospital of Zunyi Medical University
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コンタクト：
- Yongxiang Song, Dr
- 電話番号：15505177258
- メール：zhong961008@163.com
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Jiangxi
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Nanchang、Jiangxi、中国
- 募集
- The First Affiliated Hospital of Nanchang University
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コンタクト：
- Bentong Yu, Dr
- 電話番号：021-65115006
- メール：1151697503@qq.com
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Zhejiang
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Ningbo、Zhejiang、中国
- 募集
- Ningbo HwaMei Hospital
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コンタクト：
- Minglei Yang, Dr
- 電話番号：021-65115006
- メール：almondjj@163.com
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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
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
なし
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
切除された肺腺癌
説明
包含基準:
- 原発性肺腺癌の病理学的確認。
- 年齢は20歳から75歳まで。
- 書面によるインフォームドコンセントを取得しました。
除外基準:
- 複数の肺病変。
- スライド画像全体の品質が低い。
- 臨床情報が不完全な参加者。
- 粘液性腺癌およびその変異体。
- 術前補助療法を受けた参加者。
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 |
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IASLC グレーディングシステムの一致率
時間枠：2024.11.01～2024.12.31
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肺腺癌の IASLC グレードの診断におけるディープラーニング モデルと病理学者の一致率。
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2024.11.01～2024.12.31
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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主要なサブタイプの一致率
時間枠：2024.11.01～2024.12.31
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肺腺癌の主な増殖パターンの診断における深層学習モデルと病理学者との間の一致率。
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2024.11.01～2024.12.31
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その他の成果指標
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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特異性
時間枠：2023.5.1～2023.10.31
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切除された肺腺癌の新しい等級付けシステムを予測する際の、スライド全体の画像に基づく深層学習モデルの特異性。
肺腺癌の新しいグレード システムには、グレード I、グレード II、およびグレード III が含まれます。
そして、モデルは、切除された肺腺癌の各患者のグレードの予測値 (グレード I/グレード II/グレード III) を出力します。
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2023.5.1～2023.10.31
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陽性的中率
時間枠：2023.5.1～2023.10.31
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切除された肺腺癌の新しい等級付けシステムを予測する際の、スライド全体の画像に基づく深層学習モデルの陽性的中率。
肺腺癌の新しいグレード システムには、グレード I、グレード II、およびグレード III が含まれます。
そして、モデルは、切除された肺腺癌の各患者のグレードの予測値 (グレード I/グレード II/グレード III) を出力します。
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2023.5.1～2023.10.31
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陰性的中率
時間枠：2023.5.1～2023.10.31
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切除された肺腺癌の新しい等級付けシステムを予測する際の、スライド全体画像に基づく深層学習モデルの陰性的中率。
肺腺癌の新しいグレード システムには、グレード I、グレード II、およびグレード III が含まれます。
そして、モデルは、切除された肺腺癌の各患者のグレードの予測値 (グレード I/グレード II/グレード III) を出力します。
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2023.5.1～2023.10.31
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正確さ
時間枠：2023.5.1～2023.10.31
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切除された肺腺癌の新しい等級付けシステムを予測する際の、スライド全体の画像に基づく深層学習モデルの精度。
肺腺癌の新しいグレード システムには、グレード I、グレード II、およびグレード III が含まれます。
そして、モデルは、切除された肺腺癌の各患者のグレードの予測値 (グレード I/グレード II/グレード III) を出力します。
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2023.5.1～2023.10.31
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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。
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)
2024年10月15日
一次修了 (推定)
2024年12月31日
研究の完了 (推定)
2024年12月31日
試験登録日
最初に提出
2023年5月12日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年6月27日
最初の投稿 (実際)
2023年6月29日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年10月21日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年10月17日
最終確認日
2024年10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。