절제된 비소세포폐암에서 공격적인 조직학적 패턴을 예측하기 위한 딥러닝 시그니처
2023년 6월 27일 업데이트: Chang Chen, Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China
절제된 비소세포폐암에서 공격적인 조직학적 패턴을 예측하기 위한 양전자방출단층촬영/컴퓨터단층촬영(PET/CT) 기반 딥러닝 시그니처
이 연구의 목적은 다기관 전향적 코호트를 기반으로 절제된 비소세포폐암에서 공격적인 조직학적 패턴을 예측하기 위한 PET/CT 기반 딥러닝 시그니처의 성능을 평가하는 것입니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
1500
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Guizhou
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Zunyi, Guizhou, 중국
- 모병
- Affiliated Hospital of Zunyi Medical University
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연락하다:
- Yongxiang Song, Dr
- 전화번호: 15505177258
- 이메일: zhong961008@163.com
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Jiangxi
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Nanchang, Jiangxi, 중국
- 모병
- The First Affiliated Hospital of Nanchang University
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연락하다:
- Bentong Yu, Dr
- 전화번호: 021-65115006
- 이메일: 1151697503@qq.com
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Zhejiang
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Ningbo, Zhejiang, 중국
- 모병
- Ningbo HwaMei Hospital
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연락하다:
- Minglei Yang, Dr
- 전화번호: 021-65115006
- 이메일: almondjj@163.com
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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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
절제된 I-III기 비소세포폐암
설명
포함 기준:
(1) 수술 전 박단 CT 스캔에서 폐 병변의 방사선학적 발견을 위해 수술 예정인 참가자; (2) 원발성 NSCLC의 병리학적 확인; (3) 20-75세 범위의 연령; (4) 서면 동의를 얻었습니다.
제외 기준:
(1) 다발성 폐 병변; (2) PET-CT 이미지의 품질 저하; (3) 불완전한 임상 정보를 가진 참여자; (4) 신보강 요법을 받은 참가자.
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 |
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수신기 작동 특성 곡선 아래 영역
기간: 2023.5.1-2023.10.31
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공격적인 조직학적 패턴의 유무를 예측하는 딥러닝 모델의 수신자 작동 특성 곡선(ROC) 아래 영역.
공격적인 조직학적 패턴에는 공기 공간을 통한 확산(STAS), 내장 흉막 침범(VPI) 및 림프혈관 침범(LVI)이 포함됩니다.
그리고 모델은 세 가지 유형의 공격적인 조직학적 패턴의 모든 예측 값(존재 또는 부재)을 출력합니다.
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2023.5.1-2023.10.31
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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감광도
기간: 2023.5.1-2023.10.31
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공격적인 조직학적 패턴의 존재 또는 부재를 예측하는 딥 러닝 모델의 민감도.
공격적인 조직학적 패턴에는 공기 공간을 통한 확산(STAS), 내장 흉막 침범(VPI) 및 림프혈관 침범(LVI)이 포함됩니다.
그리고 모델은 세 가지 유형의 공격적인 조직학적 패턴의 모든 예측 값(존재 또는 부재)을 출력합니다.
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2023.5.1-2023.10.31
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기타 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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특성
기간: 2023.5.1-2023.10.31
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공격적인 조직학적 패턴의 존재 또는 부재를 예측하는 딥 러닝 모델의 특이성.
공격적인 조직학적 패턴에는 공기 공간을 통한 확산(STAS), 내장 흉막 침범(VPI) 및 림프혈관 침범(LVI)이 포함됩니다.
그리고 모델은 세 가지 유형의 공격적인 조직학적 패턴의 모든 예측 값(존재 또는 부재)을 출력합니다.
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2023.5.1-2023.10.31
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긍정적 예측값
기간: 2023.5.1-2023.10.31
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공격적인 조직학적 패턴의 유무를 예측하는 딥러닝 모델의 긍정적인 예측값.
공격적인 조직학적 패턴에는 공기 공간을 통한 확산(STAS), 내장 흉막 침범(VPI) 및 림프혈관 침범(LVI)이 포함됩니다.
그리고 모델은 세 가지 유형의 공격적인 조직학적 패턴의 모든 예측 값(존재 또는 부재)을 출력합니다.
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2023.5.1-2023.10.31
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부정적인 예측 값
기간: 2023.5.1-2023.10.31
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공격적인 조직학적 패턴의 유무를 예측하는 딥러닝 모델의 음성 예측값.
공격적인 조직학적 패턴에는 공기 공간을 통한 확산(STAS), 내장 흉막 침범(VPI) 및 림프혈관 침범(LVI)이 포함됩니다.
그리고 모델은 세 가지 유형의 공격적인 조직학적 패턴의 모든 예측 값(존재 또는 부재)을 출력합니다.
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2023.5.1-2023.10.31
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정확성
기간: 2023.5.1-2023.10.31
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공격적인 조직학적 패턴의 유무를 예측하는 딥러닝 모델의 정확도.
공격적인 조직학적 패턴에는 공기 공간을 통한 확산(STAS), 내장 흉막 침범(VPI) 및 림프혈관 침범(LVI)이 포함됩니다.
그리고 모델은 세 가지 유형의 공격적인 조직학적 패턴의 모든 예측 값(존재 또는 부재)을 출력합니다.
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2023.5.1-2023.10.31
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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 (실제)
2023년 5월 1일
기본 완료 (추정된)
2023년 10월 31일
연구 완료 (추정된)
2023년 10월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 5월 12일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 6월 27일
처음 게시됨 (실제)
2023년 6월 29일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 6월 29일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 6월 27일
마지막으로 확인됨
2023년 6월 1일
추가 정보
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