- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT04893200
폐 선암에서 공기 공간을 통한 종양 확산의 방사성 기반 예측 모델
Radiomics는 모든 컴퓨터 단층 촬영 설정에서 폐 선암종의 공기 공간을 통해 확산되는 종양을 예측할 수 있습니까?
공기 공간을 통한 전파(STAS)는 폐엽하절제술을 받은 폐암 환자에서 음성 예후 인자로 보고되었습니다. 따라서 수술 전 평가는 외과적 치료를 맞춤화하는 데 유용할 수 있습니다. Radiomics는 최근 폐 선암 환자의 STAS를 예측하기 위해 제안되었습니다. 그러나 모든 연구는 영상과 환자를 모두 엄격하게 선택하여 일상적인 임상 실습에 거의 적용할 수 없는 결과로 이어졌습니다. 이 연구의 목적은 실습 기반 데이터 세트에서 STAS의 방사성 기반 예측 모델을 테스트하고 그 타당성과 변환 가능성을 확인하는 것입니다.
절제된 폐 선암종 환자 100명의 연속적인 방사선 및 임상 데이터를 교육 섹션에 대해 후향적으로 수집했습니다. 일반적인 임상 실습에서와 같이 수술 전 CT 이미지는 다른 의사와 다른 병원에서 독립적으로 획득했습니다. 따라서 우리의 데이터 세트는 스캐너의 모델 및 제조, 획득 및 재구성 프로토콜, 정맥 내 조영 단계 및 픽셀 크기에서 높은 차이를 나타냅니다. 매우 다양한 데이터에서 정규화의 효과를 테스트하기 위해 수술 전 CT 이미지와 관심 있는 종양 영역을 4개의 서로 다른 파이프라인으로 전처리했습니다. 파이라디오믹스를 사용하여 특징을 추출하고 파이프라인 내에서 분리력과 견고성을 모두 고려하여 선택했습니다. 그 후 가장 중요한 관련 기능을 사용하여 STAS의 방사성 기반 예측 모델을 만들었습니다. 이 모델은 STAS 예측에서 그 효능을 테스트하기 위해 외부 검증 그룹으로 전향적으로 등록된 50명의 환자 그룹에서 검증되었습니다.
연구 개요
상태
정황
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Roma, 이탈리아, 00139
- Dipartimento di chirurgia Generale e Specialistica "Paride Stefanini"
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 폐암 수술을 받는 의심되거나 조직학적으로 입증된 폐 선암종을 가진 환자;
- 사용 가능한 수술 전 CT 이미지
- 만 18세 이상
제외 기준:
- 흉벽 침투
- 유도 라디오 또는 화학 요법
- 불완전한 수술적 절제
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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폐 선암종
방사선학 기반 예측 모델의 구성을 위해 외과적으로 치료된 폐 선암종 환자의 영상을 수집하고 처리했습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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감광도
기간: 작동 24시간 전
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수신기 작동 특성 곡선 아래 영역을 사용하여 STAS를 예측하기 위한 Radiomics의 감도 테스트
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작동 24시간 전
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특성
기간: 작동 24시간 전
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수신기 작동 특성 곡선 아래 영역을 사용하여 STAS를 예측하기 위한 Radiomics의 특이성 테스트
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작동 24시간 전
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Marco Anile, MD, La Sapienza Università di Roma
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Jiang C, Luo Y, Yuan J, You S, Chen Z, Wu M, Wang G, Gong J. CT-based radiomics and machine learning to predict spread through air space in lung adenocarcinoma. Eur Radiol. 2020 Jul;30(7):4050-4057. doi: 10.1007/s00330-020-06694-z. Epub 2020 Feb 28.
- Chen D, She Y, Wang T, Xie H, Li J, Jiang G, Chen Y, Zhang L, Xie D, Chen C. Radiomics-based prediction for tumour spread through air spaces in stage I lung adenocarcinoma using machine learning. Eur J Cardiothorac Surg. 2020 Jul 1;58(1):51-58. doi: 10.1093/ejcts/ezaa011.
- Zhuo Y, Feng M, Yang S, Zhou L, Ge D, Lu S, Liu L, Shan F, Zhang Z. Radiomics nomograms of tumors and peritumoral regions for the preoperative prediction of spread through air spaces in lung adenocarcinoma. Transl Oncol. 2020 Oct;13(10):100820. doi: 10.1016/j.tranon.2020.100820. Epub 2020 Jul 1.
- Bassi M, Russomando A, Vannucci J, Ciardiello A, Dolciami M, Ricci P, Pernazza A, D'Amati G, Mancini Terracciano C, Faccini R, Mantovani S, Venuta F, Voena C, Anile M. Role of radiomics in predicting lung cancer spread through air spaces in a heterogeneous dataset. Transl Lung Cancer Res. 2022 Apr;11(4):560-571. doi: 10.21037/tlcr-21-895.
연구 기록 날짜
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연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
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마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- RADIOMICS
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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