明細胞腎細胞癌 (ccRCC) の WHO/ISUP 病理学的グレードを予測するための CT ベースの深層学習モデル:多施設コホート研究
2024年8月16日 更新者：Ting Huang
この研究は、コンピュータ断層撮影 (CT) 画像から腎腫瘍と腎臓に関する関連情報を抽出し、明細胞腎細胞癌 (ccRCC) の病理学的グレードを予測するための効果的な深層学習モデルを確立することを目的としています。
3 つの医療センターにわたる 483 人の ccRCC 患者から遡及データが収集されました。 データセットからの動脈相および門脈相の CT 画像は、腎腫瘍と腎臓についてセグメント化されました。 3 つの畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して、3D、2.5D、2D を含む多次元にわたって CT 画像内の関心領域 (ROI) から特徴を抽出しました。 最小絶対収縮および選択 (LASSO) 回帰を特徴の選択に使用しました。 モデルは、受信者動作特性 (ROC) 曲線と決定曲線分析 (DCA) を使用して評価されました。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (実際)
483
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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Zhejiang
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Jinhua、Zhejiang、中国、321000
- Department of Urology, Affiliated Jinhua Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Jinhua,Zhejiang, China
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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
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
この研究では、病理学的にccRCCと診断された患者の3つのコホートが募集され、腎切除術または腎部分切除術を受けた合計483人の患者が含まれている。
説明
包含基準:
- 単一腎臓腫瘍を持つ患者は完全な画像データと臨床データを持っています
- 手術前30日以内の造影CTスキャン
- CT検査前に治療は行われていませんでした
除外基準:
- 腫瘍再発患者
- CT画像上の明らかなアーチファクト
- 腫瘍は嚢胞性です
- 影響を受けた腎臓上の複数の嚢胞は腎実質の輪郭に影響を与えます
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 |
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ハイグレード
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低グレード
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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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明細胞腎細胞癌 (ccRCC) の病理学的グレードを予測します
時間枠：2019～2024年
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AUC曲線
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2019～2024年
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明細胞腎細胞癌 (ccRCC) の病理学的グレードを予測します
時間枠：2019～2024年
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DCAカーブ
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2019～2024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。
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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1月1日
一次修了 (実際)
2024年6月30日
研究の完了 (実際)
2024年6月30日
試験登録日
最初に提出
2024年8月12日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年8月14日
最初の投稿 (実際)
2024年8月19日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年8月20日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年8月16日
最終確認日
2024年8月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 2024107
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
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