Radiomics van hepatocellulair carcinoom
28 april 2016 bijgewerkt door: Chongwei Chi, Ph.D, Chinese Academy of Sciences
Kwantitatieve beeldvorming voor evaluatie van respons op kankertherapieën
We stellen een radiomics-benadering voor om prognostische biomarkers van HCC te identificeren en patiënten redelijk advies te geven voor hun therapieën.
Studie Overzicht
Toestand
Onbekend
Conditie
Gedetailleerde beschrijving
Radiomics is een opkomend veld dat is gebaseerd op kwantitatieve analyse van medische beelden.
Trifasische CT-beelden zijn momenteel de standaard beeldvormingsmodaliteit voor de behandeling van HCC.
Ons doel is om behandelbeslissingen van HCC-patiënten te verbeteren door een beter begrip van hun prognose op basis van radiomics-modellering van HCC.
Radiomics wordt gedefinieerd als het extraheren van kwantitatieve beeldkenmerken uit medische beelden.
We zullen driefasige CT-gegevens van ten minste 200 patiënten gebruiken en een robuuste strategie ontwikkelen om beeldvormingskenmerken uit CT te extraheren.
We zullen deep learning gebruiken in de vorm van een convolutioneel neuraal netwerk om HCC-laesies te segmenteren en algoritmen voor het extraheren van beeldkenmerken met gecontroleerde classificatie gebruiken om de prognose te voorspellen.
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Verwacht)
1200
Contacten en locaties
In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.
Studie Locaties
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, China, 100190
- Key Laboratory of Molecular Imaging, Chinese Academy of Sciences
-
-
Deelname Criteria
Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- VOLWASSEN
- OUDER_ADULT
- KIND
Accepteert gezonde vrijwilligers
Nee
Geslachten die in aanmerking komen voor studie
Allemaal
Bemonsteringsmethode
Kanssteekproef
Studie Bevolking
Op dit moment is er al een cohort van 20 patiënten opgehaald bij de samenwerkende ziekenhuizen.
Vervolgens zullen de 5 ziekenhuizen binnen 1-2 jaar minimaal 1200 patiënten verzamelen en maximaal 6000 patiënten gedurende de volledige looptijd van het project (5 jaar).
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Het doel van ons onderzoek is om de behandeling te verbeteren, daarom hebben we geen creteria.
Uitsluitingscriteria:
-
Studie plan
Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Tijdsspanne |
|---|---|
|
kwantitatieve beeldkenmerken geëxtraheerd uit CT-beelden kunnen worden gebruikt als beeldvormingsmarker voor prognose
Tijdsspanne: vijf jaar)
|
vijf jaar)
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
Sponsor
Medewerkers
Onderzoekers
- Studie directeur: di dong, PhD, Chinese Academy of Sciences
Publicaties en nuttige links
De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.
Algemene publicaties
- Shen W, Zhou M, Yang F, Yang C, Tian J. Multi-scale Convolutional Neural Networks for Lung Nodule Classification. Inf Process Med Imaging. 2015;24:588-99. doi: 10.1007/978-3-319-19992-4_46.
- Wilkerson MD, Hayes DN. ConsensusClusterPlus: a class discovery tool with confidence assessments and item tracking. Bioinformatics. 2010 Jun 15;26(12):1572-3. doi: 10.1093/bioinformatics/btq170. Epub 2010 Apr 28.
- Sanson M, Marie Y, Paris S, Idbaih A, Laffaire J, Ducray F, El Hallani S, Boisselier B, Mokhtari K, Hoang-Xuan K, Delattre JY. Isocitrate dehydrogenase 1 codon 132 mutation is an important prognostic biomarker in gliomas. J Clin Oncol. 2009 Sep 1;27(25):4150-4. doi: 10.1200/JCO.2009.21.9832. Epub 2009 Jul 27.
- Cui Y, Jia J. Update on epidemiology of hepatitis B and C in China. J Gastroenterol Hepatol. 2013 Aug;28 Suppl 1:7-10. doi: 10.1111/jgh.12220.
- Zhu F, Shi Z, Qin C, Tao L, Liu X, Xu F, Zhang L, Song Y, Liu X, Zhang J, Han B, Zhang P, Chen Y. Therapeutic target database update 2012: a resource for facilitating target-oriented drug discovery. Nucleic Acids Res. 2012 Jan;40(Database issue):D1128-36. doi: 10.1093/nar/gkr797. Epub 2011 Sep 24.
Studie record data
Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.
Bestudeer belangrijke data
Studie start
1 april 2017
Primaire voltooiing (VERWACHT)
1 maart 2022
Studie voltooiing (VERWACHT)
1 maart 2022
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
28 april 2016
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
28 april 2016
Eerst geplaatst (SCHATTING)
2 mei 2016
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (SCHATTING)
2 mei 2016
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
28 april 2016
Laatst geverifieerd
1 april 2016
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- 20160427ABCD
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
ONBESLIST
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .