葉下切除後のステージ IA 浸潤性肺腺癌の再発を予測するための深層学習モデル (DL-Rec-ILA)
調査の概要
詳細な説明
この研究は、非造影CT画像を使用して葉下切除後のステージIA浸潤性肺腺癌の再発リスクを予測するための深層学習モデルを開発するように設計されています。 初期段階の LADC 患者における葉下切除術の最適な適応についてはまだ議論があり、手術法の選択がやや困難になっています。 深層学習モデルは、葉下切除術後の IA 期 ILADC 患者の再発リスクを非侵襲的かつ客観的に予測でき、葉下切除術後の IA 期 ILADC 患者の予後予測に役立ち、これらの最適な手術モードの選択を容易にします。患者。
この研究では、葉下切除後のステージ IA 浸潤性肺腺癌患者からの遡及データが利用されます。 非造影 CT 画像は入院時に収集され、深層学習モデルの入力として使用されます。 モデルは畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用してトレーニングされ、再発に関連するパターンが特定されます。
この研究では、モデル開発に加えて、一般化可能性を評価するために別の検証コホートでモデルのパフォーマンスも評価します。 統計分析には、受信者動作特性 (ROC) 曲線下面積 (AUC) や適合率-再現率曲線などのパフォーマンス指標が含まれます。
この研究は、臨床医が最適な治療アプローチを選択する際にタイムリーな意思決定を行うための貴重なツールを提供することを目的としています。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Chongqing
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Yuzhong District、Chongqing、中国、400016
- The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準：（i）LADC の病理学的確認。 (ii) 葉下切除術（楔状切除術または部分切除術）を受けている。 (iii) 手術前の CT スキャン。 (iv) IA の病理学的病期分類。 (v) 完全な臨床データと追跡データ。
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除外基準:(i) 複数のプライマリ LADC。 (ii) 腫瘍の形態学的評価を妨げる可能性のあるその他の肺病変。
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研究計画
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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訓練コホート
このコホートの患者はIA期浸潤性肺腺癌と診断され、葉下切除術を受けた。
このコホートは、再発リスクを予測するために 3D 深層学習モデルをトレーニングするために使用されます。
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検証コホート
このコホートのIA期ILADCの患者。
これは、モデルのパフォーマンスを内部で検証し、同じ機関内での一般化を評価するために使用されます。
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検査コホート
他の施設からのこのコホートの患者。
これは、独立したデータセットで再発リスクを予測する際のモデルの一般化可能性をテストするために使用されます。
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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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再発予測の精度
時間枠：2024年10月
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主要評価項目は、葉下切除後のステージ IA 浸潤性肺腺癌の再発を予測する際の 3D 深層学習モデルの精度です。
精度は、感度、特異度、ROC 曲線下面積 (AUC) などの指標を使用して、モデルの予測と実際の患者の転帰を比較することによって評価されます。
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2024年10月
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- 2022MSXM147 (その他の助成金/資金番号：Joint project of Chongqing Health Commission and Science and Technology Bureau)
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?
IPD プランの説明
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
米国FDA規制機器製品の研究
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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