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엽하 절제술 후 IA기 침윤성 폐 선암종의 재발을 예측하기 위한 딥 러닝 모델 (DL-Rec-ILA)

2024년 10월 24일 업데이트: Xin Fan, First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
이 연구는 흉부외과 의사가 최적의 치료 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 잠재적인 도구 역할을 할 수 있는 엽하 절제술 후 IA기 침윤성 폐 선암종의 재발 위험을 예측하기 위해 비조영 CT 이미지를 기반으로 한 딥 러닝 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 참가자에게 추가 개입을 요구하지 않고 기존 CT 데이터를 사용하여 모델을 훈련하고 검증합니다.

연구 개요

상세 설명

본 연구는 비조영 CT 영상을 이용하여 엽하절제술 후 IA기 침윤성 폐선암종의 재발 위험을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하기 위해 설계되었습니다. 초기 LADC 환자의 엽하 절제술에 대한 최선의 적응증은 여전히 ​​논의되고 있어 수술 방법 선택이 다소 어렵습니다. 딥 러닝 모델은 엽하 절제술 후 IA기 ILADC 환자의 재발 위험을 비침습적이고 객관적으로 예측할 수 있으며 엽하 절제술 후 IA기 ILADC 환자의 예후를 예측하는 데 도움이 되며 이들에 대한 최적의 수술 모드 선택을 용이하게 할 수 있습니다. 환자.

이 연구에서는 엽하 절제술 후 IA기 침윤성 폐 선암종 환자의 후향적 데이터를 활용할 예정입니다. 비조영 CT 이미지는 입원 시 수집되어 딥러닝 모델의 입력으로 사용됩니다. 이 모델은 CNN(컨벌루션 신경망)을 사용하여 훈련되어 재발과 관련된 패턴을 식별합니다.

모델 개발 외에도 이 연구에서는 일반화 가능성을 평가하기 위해 별도의 검증 코호트에서 모델 성능을 평가할 예정입니다. 통계 분석에는 ROC(수신기 작동 특성) 곡선(AUC) 및 정밀도-재현율 곡선 아래 영역과 같은 성능 측정항목이 포함됩니다.

이 연구의 목적은 임상의가 최적의 치료 접근법을 선택할 때 적시에 결정을 내릴 수 있는 귀중한 도구를 제공하는 것입니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

9

연락처 및 위치

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

연구 장소

    • Chongqing
      • Yuzhong District, Chongqing, 중국, 400016
        • The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University

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

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

연구 모집단은 수술 전 흉부 CT 스캔과 엽하 절제술을 받은 IA기 침윤성 폐선암종(ILADC) 진단을 받은 환자들로 구성됩니다. 참가자는 연령에 제한이 없으며 남성과 여성을 모두 포함하며 우리 기관에서 치료를 받았습니다. 외부 검사 코호트의 환자는 다른 기관 출신입니다.

설명

포함 기준:(i) LADC의 병리학적 확인; (ii) 엽하 절제술(쐐기 절제술 또는 분절절제술)을 받고 있는 경우; (iii) 수술 전 CT 스캐닝; (iv) IA의 병리학적 병기; (v) 완전한 임상 및 후속 데이터.

-

제외 기준:(i) 다중 기본 LADC; (ii) 종양의 형태학적 평가를 방해할 수 있는 기타 폐 병변.

-

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
훈련 코호트
이 코호트의 환자는 엽하 절제술을 받은 IA기 침윤성 폐 선암종으로 진단되었습니다. 이 코호트는 재발 위험을 예측하기 위해 3D 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
검증 코호트
ILADC기 ILADC가 있는 이 코호트의 환자. 내부적으로 모델 성능을 검증하고 동일한 기관 내에서 일반화를 평가하는 데 사용됩니다.
테스트 코호트
이 코호트의 환자는 다른 기관에서 왔습니다. 이는 독립적인 데이터 세트에서 재발 위험을 예측할 때 모델의 일반화 가능성을 테스트하는 데 사용됩니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
재발 예측 정확도
기간: 2024년 10월
주요 결과 척도는 엽하 절제술 후 IA기 침윤성 폐 선암종의 재발을 예측하는 3D 딥 러닝 모델의 정확성입니다. 정확성은 민감도, 특이도, ROC 곡선 아래 면적(AUC)과 같은 지표를 사용하여 모델의 예측을 실제 환자 결과와 비교하여 평가됩니다.
2024년 10월

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 6월 1일

기본 완료 (실제)

2024년 1월 1일

연구 완료 (실제)

2024년 10월 24일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 10월 24일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 10월 24일

처음 게시됨 (실제)

2024년 10월 26일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2024년 10월 26일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 10월 24일

마지막으로 확인됨

2024년 10월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • 2022MSXM147 (기타 보조금/기금 번호: Joint project of Chongqing Health Commission and Science and Technology Bureau)

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

IPD 계획 설명

개인 정보 보호 문제 및 기관 규정으로 인해 개별 참가자 데이터(IPD)는 외부 연구원과 공유되지 않습니다.

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

아니

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