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인공 지능을 통한 췌장 낭성 병변에서 암 예측

2025년 4월 30일 업데이트: Centre Hospitalier Universitaire de Nice

췌장 낭성 병변의 악성 퇴행 예측을위한 딥 러닝 - 고위험 스티그 마타 너머

이 국제적인 다기관 후 향적 연구는 췌장 낭성 병변에서 악성 변형을 식별하기 위해 딥 러닝 (DL) 기반 예측 모델을 개발하는 것을 목표로하며, 현재 임상 지침을 개선합니다. 이 모델은 임상, 생화학 적 및 다중 모드 영상 데이터를 통합합니다. 여러 3D 컨볼 루션 신경 네트워크는 고급 전처리, 데이터 증강 및 하이브리드 퓨전 기술을 사용하여 훈련 될 것입니다. 모델 성능은 기존 국제 지침의 모델 성능과 비교됩니다. 이 연구에는 환자를위한 추가 절차가 포함되지 않으며 엄격한 데이터 익명화 및 개인 정보 보호 규정을 준수합니다.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

250

연락처 및 위치

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

연구 연락처

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

아니

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

암의 수술 전 증거가없는 경우 췌장 낭성 병변에 대한 췌장 수술을받은 환자. 수술의 표시는 췌장 낭성 병변 관리에 관한 하나 이상의 현재 지침을 기반으로해야합니다.

설명

포함 기준 :

  • 참가자 센터 중 하나에서 췌장 수술을받은 PCL 진단 환자. 수술 적응증은 임상, 생화학 및 방사선 학적 (MR 및/또는 EUS) 기능을 기반으로 PCLS 관리 (6)에 대한 현재 지침 중 하나 이상을 준수해야합니다.
  • 췌장 수술 B83 PCLS 관리에 대한 현재 지침에 따른 낭종 악성 변성 위험이 증가한 것으로 추정됩니다 (6).
  • 췌장 수술에서 췌장암의 임상, 생화학 적, 방사선 학적 및 해부학 적 증거의 부재.
  • 포함 된 환자의 익명 데이터 처리에 대한 비편성.

제외 기준 :

  • 수술시 췌장암의 증거가있는 환자.
  • PCL (S) 진단 및 치료는 EUS와 Pancreatic MR 사이에 하나없이 수행되었습니다. 현재 지침에 의해 제안 된 기준이 없을 때 수술.
  • 수술 전 EUS 및 Pancreatic MR 데이터 모두를 사용할 수 없습니다.
  • 수술 후 PCL (S) 해부 병리학 적 분석 결과의 이용 불가.
  • SBO 진단은 CT- 스캔없이 수행되었습니다.

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
PCLS 환자
췌장 낭성 병변 관리에 대한 현재 지침에 따라 임상, 생화학 및/또는 방사선 특징에 기초한 악성 변성 위험이 높은 췌장 낭성 병변에 대해 수행 된 췌장 절제 수술.
절차: 췌장 수술
췌장 낭성 병변 관리에 대한 현재 지침에 따라 임상, 생화학 및/또는 방사선 특징에 기초한 악성 변성 위험이 높은 췌장 낭성 병변에 대해 수행 된 췌장 절제 수술.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
췌장 낭성 병변의 악성 변성 예측
기간: 환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
임상, 생화학 적 및 방사선 학적 특징에 기초한 인공 지능 모델을 사용하여 췌장 낭성 병변에서 악성 변성 (고급 이형성증, 현장 PADC 또는 T1 PADC)의 존재를 예측한다. 이것은 수신기 연산자 특성 곡선 (AUROC) 분석의 영역을 통해 측정됩니다. AUROC는 각각 클래스 분리 용량 및 전체 클래스 분리 용량에 해당하는 0.5와 1 사이의 변동입니다.
환자 병원 퇴원으로부터 90 일.

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
성능 평가의 정확성
기간: 환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
모든 예측 중에서 진정한 긍정적 인 수와 진정한 부정적인 수. 0 (정확한 예측 없음)에서 1 (전체 올바른 예측) 사이에서 다릅니다.
환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
성능 평가의 정밀도
기간: 환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
진정한 긍정적 인 수는 모든 긍정적 인 예측 (진정한 긍정적 및 오 탐지)으로 나뉩니다. 0 (정확한 예측 없음)에서 1 (전체 올바른 예측) 사이에서 다릅니다.
환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
성능 평가의 리콜
기간: 환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
실제 양성의 수는 데이터 세트의 실제 긍정적 인스턴스로 나눈 값 (진정한 양성 및 허위 부정). 0 (정확한 예측 없음)에서 1 (전체 올바른 예측) 사이에서 다릅니다.
환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
균형 잡힌 정확도
기간: 환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
감도와 특이성의 비정형 평균. 0 (정확한 예측 없음)에서 1 (전체 올바른 예측) 사이에서 다릅니다.
환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
F1- 점수
기간: 환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
정밀도와 리콜을 결합합니다. 그것은 0-100%이며, 높은 F1 점수는 더 나은 품질 분류기를 나타냅니다.
환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
혼란 매트릭스
기간: 환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
진정한 긍정적, 오 탐지, 진정한 부정 및 거짓 부정의 시각적 표현. 테이블을 통해 묘사됩니다.
환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
로그 손실
기간: 환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
예측 확률이 해당 실제/True 값에 얼마나 가까운 지 (이진 분류의 경우 0 또는 1)를 나타냅니다. 예측 확률이 실제 값에서 더 많이 분기 될수록 로그 손실 값이 높아집니다.
환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
코헨의 카파
기간: 환자 병원 퇴원으로부터 90 일.
분류 모델의 성능을 측정하는 데 유용한 도구가 될 수있는 두 평가자 간의 일치 수준을 측정하는 데 사용되는 메트릭. 그것은 평가자들이 우연히 일부 항목에 동의 할 수 있다는 사실을 설명합니다. 0 (정확한 예측 없음)에서 1 (전체 올바른 예측) 사이에서 다릅니다.
환자 병원 퇴원으로부터 90 일.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Centre Hospitalier Universitaire de Nice

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 (추정된)

2025년 6월 1일

기본 완료 (추정된)

2026년 6월 1일

연구 완료 (추정된)

2026년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2025년 4월 24일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2025년 4월 30일

처음 게시됨 (실제)

2025년 5월 2일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 5월 2일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 4월 30일

마지막으로 확인됨

2025년 4월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • 25Chirdig01

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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