머신러닝 기반 코수술 타당성 모델 구축 원문보기 KCI 원문보기 인용
2023년 4월 3일 업데이트: Yanxin Luo,MD, Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
기계 학습 기반 자연 개구부 표본 추출 수술(NOSES) 예측을 위한 타당성 모델 구축.
이 관찰 연구의 목표는 절제 가능한 직장구불결장암 환자를 대상으로 테스트하는 것입니다.
대답을 목표로 하는 주요 질문은 기계 학습을 기반으로 자연 구멍 표본 추출 수술(NOSES)을 예측하기 위한 타당성 모델을 설정하는 것입니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (예상)
460
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
Guangdong
-
GuangZhou, Guangdong, 중국
- The Sixth Affiliate Hospital of Sun Yat-Sen University
-
연락하다:
- Yaoyi Huang, BS
- 전화번호: 86-15986423743
- 이메일: huangyy355@mail2.sysu.edu.cn
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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
비확률 샘플
연구 인구
절제 가능한 직장구불결장암 진단을 받은 환자.
설명
포함 기준:
- 복강경 대장암 수술에 적합한 대장암 또는 대장선종으로 진단받은 환자
- 주변 장기 침범이 없는 종양 병기 ≤ T3;
- 복부 파종 또는 원격 장기 전이 없음;
- 컴퓨터로 처리할 수 있는 명확하고 완전한 영상 데이터(CT, 골반 MRI)
- 수술 전 및 수술 중 평가 중에 직장 채널을 통해 표본을 얻기 위한 실행 가능한 평가 및 결정.
제외 기준:
- 복강경 결장직장 수술에 대한 금기;
- 종양 병기는 T4이거나 암 결절이 있습니다.
- 전이 또는 원격 장기 전이의 존재;
- 불완전한 이미징 데이터
- 수술 전 장 폐쇄;
- 골반 출구의 가로 직경보다 큰 종양 또는 표본 직경;
- 이전 직장 방사선 요법;
- 수술 전 및 수술 중 평가 중 직장 채널을 통해 검체를 얻기 위한 부적절한 평가 및 결정.
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 |
|---|---|
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트레이닝 세트
트레이닝 세트는 모델을 트레이닝하는 데 사용되는 데이터 세트로, 무작위로 등록된 결장암 및 직장암 환자를 포함합니다.
입력에는 성별, 나이, 키, 체중, BMI, 종양 병기, 종양 병리 유형과 같은 데이터가 포함되며 출력 정보는 NOSES 수술의 성공 여부입니다.
훈련하는 동안 모델은 이 데이터 세트에서 학습하여 새로운 결장암 및 직장암 환자가 NOSES 수술을 성공적으로 받을 수 있는지 여부를 예측합니다.
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NOSES(Natural Orifice Specimen Extraction Surgery)는 특정 수술 중에 필요한 절개의 크기와 수를 줄이는 것을 목표로 하는 최소 침습 수술 기술입니다.
NOSES에서 수술 표본(예: 병에 걸린 장기 또는 종양)은 복벽 절개를 통해서가 아니라 자연적인 개구부(예: 입, 항문 또는 질)를 통해 신체에서 제거됩니다.
이 시험에서는 복벽의 외상을 줄이기 위해 직장에서 수술 표본을 추출할 것입니다.
다른 이름들:
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테스트 세트
테스트 세트는 훈련된 기계 학습 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 데이터 세트입니다.
여기에는 무작위로 등록된 또 다른 결장암 및 직장암 환자 그룹과 그들의 임상 및 병리학적 데이터 및 수술 결과가 포함됩니다.
출력은 학습 중에 사용되지 않지만 학습된 모델을 테스트하여 알 수 없는 데이터에 대한 예측 능력을 평가하는 데 사용됩니다.
목적은 모델의 일반화 능력, 즉 새롭고 알려지지 않은 데이터에 대한 성능을 평가하는 것입니다.
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NOSES(Natural Orifice Specimen Extraction Surgery)는 특정 수술 중에 필요한 절개의 크기와 수를 줄이는 것을 목표로 하는 최소 침습 수술 기술입니다.
NOSES에서 수술 표본(예: 병에 걸린 장기 또는 종양)은 복벽 절개를 통해서가 아니라 자연적인 개구부(예: 입, 항문 또는 질)를 통해 신체에서 제거됩니다.
이 시험에서는 복벽의 외상을 줄이기 위해 직장에서 수술 표본을 추출할 것입니다.
다른 이름들:
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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수행된 성공적인 작업 수
기간: 3 년
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정확도는 수행된 성공적인 작업 수로 계산됩니다.
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3 년
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실제로 완료된 성공적인 작업의 수입니다.
기간: 3 년
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정확도는 실제로 완료된 성공적인 작업 수로 계산됩니다.
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3 년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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 (예상)
2023년 6월 1일
기본 완료 (예상)
2026년 6월 1일
연구 완료 (예상)
2026년 6월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 3월 21일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 4월 3일
처음 게시됨 (실제)
2023년 4월 4일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 4월 4일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 4월 3일
마지막으로 확인됨
2023년 4월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 1010PY(2022)-09
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
미정
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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