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Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma

2017년 6월 22일 업데이트: Ming Kuang

Development of a Machine Learning-based Model for Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma

Microvascular invasion (MVI) has been well demonstrated as an unfavorable prognostic factor for hepatocellular carcinoma (HCC), and patients with MVI have a high risk of tumor recurrence after curative hepatectomy. Currently, the diagnosis of MVI is determined on the postoperative histologic examination, which greatly limits its influence on preoperative decision making. Therefore, we constructed this prospective study to develop a machine learning-based model for preoperative prediction of MVI by extracting high-dimensional magnetic resonance (MR) image features.

연구 개요

상태

알려지지 않은

정황

개입 / 치료

상세 설명

Histologically-diagnosed primary HCC after curative hepatectomy. The magnetic resonance image will be imported into the imaging management software (GE healthcare Analysis-Kit software),and the tumor lesions will manually delineated by two independent radiologists and then reconstruct into three-dimensional images for feature extraction. The radiomic textural features including grayscale histogram, transform matrix, wavelet transform and filter transformation are automatically extracted by the Analysis-Kit software.The high-throughput extracted features will be then selected by the univariate analysis, and a prediction model will be developed based on machine learning algorithm in a training set in which patients were collected from a retrospective study. And in the present study, an independent validation set will be collected and used to validate the prediction accuracy of the model.

연구 유형

관찰

등록 (예상)

40

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 중국
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 510080
        • 모병
        • The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
        • 연락하다:

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

18년 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

Between June 2017 and July 2017，all patients who will undergo curative resection (R0 resection) at the First Affiliated Hospital of Sun YatSen University in Guangzhou, China, for HCC based on the modified WHO classification of tumors of the digestive system, are considered for inclusion. By the eligibility criteria stated below, MVI presentative rate is 30-42% in chinese HCC population as reported, we retrospectively collected about 80 patients for training and an estimated 40 patients will be needed for validation set of this study.

설명

Inclusion Criteria:

  • Asian patients aged 18～80 years old;
  • HCC without macroscopic vascular invasion according to imaging findings;
  • Child Pugh A-B stage;
  • Receipt of preoperative Gd-EOB-DTPA enhanced MR imaging of the abdomen within one month before surgery;
  • Histologically-diagnosed primary HCC after curative hepatectomy;

Exclusion Criteria:

  • Combined hepatocellular-cholangiocarcinoma;
  • With extra-hepatic metastasis or macrovascular invasion;
  • With incomplete clinical and imaging data;
  • Non-radical resection;

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
Preoperative imaging features
In this project, there is only one study group which comprises of patients with Hepatocellular Carcinoma (HCC) who will undergo preoperative Gd-EOB-DTPA enhanced magnetic resonance image.
진단 검사: Magnetic resonance image
Histologically-diagnosed primary HCC after curative hepatectomy. The magnetic resonance image will be imported into the software ,and the radiomic textural features will be automatically extracted by the Analysis-Kit software.The high-throughput extracted features will be then selected and a prediction model will be developed in the training set in which patients were collected from a retrospective study. In this project, an independent validation set will be collected and used to validate the prediction accuracy of the model.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Presence of microvascular invasion
기간: Through patient enrollment completion ,an average of 2 years
Postoperative histologically confirmed microvascular invasion
Through patient enrollment completion ,an average of 2 years

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Ming Kuang

수사관

  • 연구 책임자: Ming Kuang, PhD, Department of Liver Surgery, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong, China

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2017년 6월 23일

기본 완료 (예상)

2017년 7월 31일

연구 완료 (예상)

2017년 7월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2017년 6월 22일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2017년 6월 22일

처음 게시됨 (실제)

2017년 6월 26일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2017년 6월 26일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2017년 6월 22일

마지막으로 확인됨

2017년 6월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • HCC10

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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