マルチモーダル深層学習モデルが膵臓がんの予後を予測
腫瘍内免疫微小環境に基づくマルチモーダル深層学習モデルを使用した膵臓がんの予後予測
この研究では、術前強化CTスキャンからディープラーニング特徴を抽出し、膵臓がん患者の術後の病理標本を分析するディープラーニング予測モデルの開発と検証について説明します。
目的は、患者の予後と化学療法に対する反応を予測することです。
調査の概要
詳細な説明
この研究では、2013年3月から2024年5月までに複数の施設で手術を受けた膵臓がん患者から強化CTスキャンデータ、病理学的パラフィンブロック、臨床データを遡及的に収集した。
予後免疫微環境マーカーの免疫組織化学を使用して、病理学的パラフィンブロックを染色し、これらの結果に基づいて患者を分類した。
その後、強化された CT スキャンから深層学習特徴が抽出され、画像特徴と臨床情報を使用してマルチモーダル予測モデルが構築されました。
モデルのパフォーマンスは、受信者動作特性曲線下面積 (AUC)、精度、感度、特異性などの指標を使用して評価されました。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
247
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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Hangzhou、Zhejiang、中国、310009
- The Second Affiliated Hospital Zhejiang University School of Medicine
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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
手術を受け、術後に補助化学療法を受けた膵臓がん患者。
説明
包含基準:
- 病理診断により膵臓がんと診断された患者さん、
- 患者は手術を受け、術後に補助化学療法を受けた。
除外基準:
- CTの欠落または不十分な品質、
- 不完全な臨床病理学的データ。
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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訓練コホート
浙江大学医学部第二付属病院で膵臓がんと診断され、手術等の治療を受けた患者さん
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医療画像からの定量的な画像特徴の高スループット抽出
免疫組織化学的分析
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テストコホート
膵臓がんと診断され、浙江大学医学部第四付属病院および杭州中医薬病院で手術およびその他の治療を受けた患者
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医療画像からの定量的な画像特徴の高スループット抽出
免疫組織化学的分析
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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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深層学習モデルのパフォーマンス
時間枠：ベースライン治療
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モデルのパフォーマンスは、受信者動作特性曲線下面積 (AUC)、精度、感度、特異性などの指標を使用して評価されました。
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ベースライン治療
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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。
協力者
捜査官
- 主任研究者：Yulian Wu, PhD.、Second Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine
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。
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7月5日
一次修了 (実際)
2024年12月15日
研究の完了 (実際)
2026年1月3日
試験登録日
最初に提出
2024年12月29日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年12月29日
最初の投稿 (実際)
2025年1月6日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年1月7日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年1月5日
最終確認日
2024年7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。