CTベースのディープラーニングモデルは、部分腎摘出術の合併症を予測します
2025年3月12日 更新者：Du Lingzhi
CTベースのディープラーニングモデルは、部分腎摘出術の合併症とリスクグレードを術前に予測する際の従来の解剖学的分類モデルを上回る
研究者は、放射線と深い学習を組み合わせて、病変をより徹底的に分析し、部分的な腎摘出術における合併症のより正確な予測を目指し、このアプローチを従来のモデルと比較します。
調査の概要
状態
完了
条件
詳細な説明
この研究では、腎細胞癌または腎嚢胞と診断された患者は、複数のセンターで部分腎摘出術を受けた腎嚢胞が含まれていました。
そして、参加者は、（a）イメージングデータが不足または利用できない場合、または（b）利用可能な拡張CT画像がない場合、除外されました。
コホートは、7：3の比率でトレーニングセットとテストセットに分けられました。
その後、ラジオミクスの特徴が画像から抽出され、ラッソの回帰が使用されて機能が選択されました。
次に、合併症とリスクグレードを予測するために深い学習モデルが開発され、従来の分類モデル（腎およびパドゥア）と比較され、優れた適用性が実証されました。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
1474
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
-
-
Xuhui District
-
Shanghai、Xuhui District、中国、200032
- Name: Zhongshan Hospital Fudan University, Location: 180th Fenglin Road, Xuhui District, Shanghai, China
-
-
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
- 子
- 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
研究集団には、腎細胞癌または腎嚢胞と診断された患者が含まれます。 臨床およびイメージングデータは、人口統計学的特性（年齢、性別、BMI）、腫瘍の位置（左または右の腎臓）、外科的詳細（外科的アプローチ、虚血時間）、および周術期合併症を含む医療記録から遡及的に収集されました。
患者は、完全な臨床、外科、およびイメージングデータの利用可能性に基づいて含まれていました。 除外基準は、イメージングデータが欠落または利用できない個人、または利用可能な拡張CT画像を持つ個人で構成されていました。 この研究の目的は、CTベースの放射性特徴と臨床的特徴を組み合わせて、部分学習モデルを開発して、部分腎摘出術の周術期合併症を予測し、従来の解剖学的分類モデルと比較することを目的としています。
説明
包含基準：
- 腎細胞癌または腎嚢胞の臨床診断
- 2014年6月から2024年7月の間に部分的な腎摘出術を受けました
除外基準：
- イメージングデータの欠落または利用不可のデータ
- 利用可能な拡張CT画像はありません
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 |
|---|
|
合併症1
部分腎摘出中に周術期合併症を経験した患者
|
|
合併症0
部分腎摘出中に周術期合併症を経験しなかった患者
|
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 |
|---|---|---|
|
合併症が発生したかどうか
時間枠：周術期
|
医療記録システムを遡及的にレビューして、患者が術後合併症を発症したかどうかを判断します。
|
周術期
|
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
患者のリスクグレード
時間枠：周術期
|
外科的合併症のための広く認識されているClavien-Dindo分類（CDC）システムに基づいて、これらの合併症は、グレードI、II、III、およびIVの4つのグレードに分類されました。
それに応じて、リスクグレードは、「リスクなし」は合併症が発生しないため定義され、「グレードロー」はグレードIである最も高いレベルの合併症として定義され、「グレード中程度」はグレードIIである合併症の最高レベルとして定義され、「グレードハイ」はグレードIII以上の合併症として定義されます。
|
周術期
|
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6月1日
一次修了 (実際)
2024年12月31日
研究の完了 (実際)
2025年2月28日
試験登録日
最初に提出
2025年3月8日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年3月12日
最初の投稿 (実際)
2025年3月25日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年3月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年3月12日
最終確認日
2025年3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
- zsurologyDLMforPNcomplication
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?
はい
IPD プランの説明
患者情報を除く臨床データと抽出された放射性能機能データ。
IPD 共有時間枠
ジャーナルに公開されてから6か月以内。
IPD 共有アクセス基準
この調査をサポートするデータは、登録されている機関から入手できますが、プライバシーの理由により制限は利用可能性に適用されます。
対応する著者からの合理的な要求に応じて、データにアクセスできます。
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
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
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。