Clinical Decision Biological Biomarker and Prognosis Prediction of Hepatocellular Carcinoma by Deep Learning
2022년 10월 19일 업데이트: Ping Liang
A Deep Learning Model Based on Contrast-enhanced Ultrasound to Aid Clinical Decisions and Predict Biological Biomarker and Prognosis of Hepatocellular Carcinoma
Developing a deep learning model based on contrast-enhanced ultrasound (CEUS) to predict the prognosis of hepatocellular carcinoma (HCC) and aid choose operation decisions
연구 개요
상태
모병
상세 설명
Collecting CEUS and clinical data of HCC from different institutions retrospectively.
Developing a deep learning model based on CEUS to predict the prognosis of HCC. Developing a deep learning model based on CEUS to choose a better operation (ablation or surgery) of HCC patients.
Then, validating the deep learning model in the prospective data.
연구 유형
관찰
등록 (예상)
1
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Ping Liang, Dr.
- 전화번호: +86 10 66939530
- 이메일: liangping301@hotmail.com
연구 연락처 백업
- 이름: jiapeng wu, Dr.
- 전화번호: +86 13079692188
- 이메일: wjpdabao@126.com
연구 장소
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, 중국, 100853
- 모병
- Chinese PLA General Hospital
-
-
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 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
patients with HCC corresponding to Ia, Ib, IIa stage (China liver cancer staging) who undergo resection or ablation.
설명
Inclusion Criteria:
- patients with HCC (Ia, Ib, IIa stage) China liver cancer staging who underwent resection or ablation
- without macro-vascular invasion
- Child-Pugh A/B grade
- HCC is proved by pathological examination or two enhanced imaging
- CEUS (Sonovue or Sonozoid) images are performed two weeks before the operation
- Invasive biomarker or prognosis of HCC available
- CEUS images are included in at least three stages (Arterial phase, Portal phase, and Late phase)
Exclusion Criteria:
- postop follow-up loss or expired less than 3 months
- patients with co-malignancy
- poor images quality for analyzing
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
Recurrence-free survival (RFS)
기간: Immediately after the surgery or ablation
|
Recurrence-free survival is defined as the time elapsed between a predefined point in time (the date of diagnosis, randomization or the intervention) and any recurrence (local, regional, or distant) or death due to any cause (death is an event).
|
Immediately after the surgery or ablation
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
Recurrence
기간: Immediately after the surgery or ablation
|
Recurrence included local tumor progression, regional recurrence, or distant recurrence.
|
Immediately after the surgery or ablation
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
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)
2022년 1월 1일
기본 완료 (예상)
2025년 12월 31일
연구 완료 (예상)
2025년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 2월 13일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 2월 24일
처음 게시됨 (실제)
2022년 2월 25일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 10월 21일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 10월 19일
마지막으로 확인됨
2022년 10월 1일
추가 정보
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