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위암 환자에서 파라 대동맥 림프절 전이를 예측하기위한 방사선 기반 AI 모델

2025년 4월 21일 업데이트: Qun Zhao

위암 환자에서 파라 대동맥 림프절 전이를 예측하기위한 방사선 기반 인공 지능에 대한 전향 적 임상 연구

이 연구는 위암 환자에서 PARA 대동맥 림프절 (PALN) 전이를 예측하기 위해 수술 전 CT 이미지에서 추출한 방사선 기능을 기반으로 인공 지능 (AI) 모델을 개발하고 검증하는 것을 목표로합니다. 수술 전에 PALN 전이를 정확하게 식별하면 의사가 수술 진행, 화학 요법을 고려하거나 다른 치료 전략을 사용하는 것과 같은 더 나은 치료 결정을 내릴 수 있습니다. 이 연구는 위암 진단을 받고 수술 예정인 환자를 전향 적으로 등록 할 것입니다. 모든 참가자는 일상적인 이미징 테스트를 거치며 고급 AI 기술을 사용하여 데이터를 분석합니다. 이 연구의 결과는 수술 전 준비의 정밀도를 향상시키고 위암 환자를위한 개인 치료 계획을 지원할 수 있습니다.

연구 개요

상태

초대로 등록

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

120

연락처 및 위치

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

연구 장소

  • 중국
    • None Selected
      • Shijiazhuang, None Selected, 중국, 050011
        • The Fourth Hospital of Hebei 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

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

해당 없음

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

연구 집단은 3 차 진료 센터에서 급진적 위 절제술을받을 예정인 위 선암종 진단을받은 성인 환자로 구성됩니다. 모든 참가자는 수술 전 대비 강화 CT 스캔을 가지며 먼 전이의 증거는 없습니다. 인구는 paraorortic 림프절 전이의 위험에 처한 개인을 나타내며, 비 침습적, AI-ASSESTED 전 평가 도구로부터 혜택을받을 수있는 실제 환자를 반영하기위한 것입니다. 참가자는 선택 바이어스를 최소화하기 위해 연속적으로 등록됩니다.

설명

포함 기준 :

  1. 18-80 세의 성인.
  2. 조직 학적으로 확인 된 위 선암종.
  3. paraorortic 림프절 해부 유무에 관계없이 급진적 인 위 절제술을받을 계획.
  4. 수술 전 대비 강화 복부 CT 스캔 수술 전 3 주 이내에 이용 가능합니다.
  5. 영상에 대한 먼 전이의 증거는 없습니다.
  6. ECOG 성능 상태 0-2.
  7. 서면 사전 동의서 제공.

제외 기준 :

  1. 지난 5 년 동안 다른 악성 종양의 병력.
  2. CT 영상 전에 신 보조 화학 요법 또는 방사선 요법을 받았다.
  3. 품질이 좋지 않거나 불완전한 CT 이미지는 방사선 분석에 적합하지 않습니다.
  4. 예후 또는 외과 적 의사 결정에 영향을 줄 수있는 심각한 동반 질환.
  5. 임신 또는 모유 수유.
  6. 사전 동의를 제공 할 수 없거나 학습 절차를 준수 할 수 없습니다.

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
위암에서의 대동맥 림프절 전이를 예측하기위한 AI 방사선 모델의 진단 정확도
기간: 수술 전 영상에서 수술 후 병리학 적 확인 (환자 당 약 4-6 주)까지
주요 결과는 위암 환자에서 PARA 대동맥 림프절 전이 (PALNM)를 예측하는 데 방사선 기반 AI 모델의 진단 성능입니다. 수신기 작동 특성 곡선 (AUC), 감도, 특이성, 정확성 및 예측 값 하에서 영역을 계산하여 성능을 평가합니다. PALNM 지위에 대한 근거 진실은 수술 후 병리학 적 발견 또는 다 분야 합의 진단에 근거합니다. 모델의 예측은 신뢰성과 임상 적 유용성을 평가하기 위해 실제 임상 결과와 비교됩니다.
수술 전 영상에서 수술 후 병리학 적 확인 (환자 당 약 4-6 주)까지

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Qun Zhao

협력자

First Hospital of Shijiazhuang City
Baoding First Central Hospital
Hengshui People's Hospital

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)

2025년 1월 1일

기본 완료 (추정된)

2025년 6월 30일

연구 완료 (추정된)

2025년 6월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2025년 4월 21일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2025년 4월 21일

처음 게시됨 (실제)

2025년 4월 27일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 4월 27일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 4월 21일

마지막으로 확인됨

2025년 4월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • GC-RAD-AI-2025-01

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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