Radiomikalier av hepatocellulært karsinom
28. april 2016 oppdatert av: Chongwei Chi, Ph.D, Chinese Academy of Sciences
Kvantitativ bildediagnostikk for evaluering av respons på kreftterapier
Vi foreslår en radiomikrisk tilnærming for å identifisere prognostiske biomarkører for HCC og gi pasienter noen fornuftige råd for terapiene deres.
Studieoversikt
Status
Ukjent
Forhold
Detaljert beskrivelse
Radiomik er nye felt som er basert på kvantitativ analyse av medisinske bilder.
Tri-fasiske CT-bilder er for tiden standard bildebehandlingsmodalitet for behandling av HCC.
Vårt mål er å forbedre behandlingsbeslutninger for HCC-pasienter gjennom bedre forståelse av deres prognose basert på radiomisk modellering av HCC.
Radiomiks er definert som utvinning av kvantitative bildetrekk fra medisinske bilder.
Vi vil bruke trifasiske CT-data fra minst 200 pasienter og utvikle en robust strategi for å trekke ut bildefunksjoner fra CT.
Vi vil bruke dyp læring i form av et konvolusjonelt nevralt nettverk for å segmentere HCC-lesjoner og bruke utvinningsalgoritmer for bildefunksjoner med overvåket klassifisering for å forutsi prognose.
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Forventet)
1200
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiesteder
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Kina, 100190
- Key Laboratory of Molecular Imaging, Chinese Academy of Sciences
-
-
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- VOKSEN
- OLDER_ADULT
- BARN
Tar imot friske frivillige
Nei
Kjønn som er kvalifisert for studier
Alle
Prøvetakingsmetode
Sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Foreløpig er det allerede samlet inn en kohort på 20 pasienter fra de samarbeidende sykehusene.
Deretter vil de 5 sykehusene samle inn minst 1200 pasienter innen 1-2 år og opptil 6000 pasienter i løpet av hele prosjektet (5 år).
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Hensikten med vår forskning er å forbedre behandlingen, derfor har vi ingen creteria.
Ekskluderingskriterier:
-
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tidsramme |
|---|---|
|
kvantitative bildetrekk hentet fra CT-bilder kan brukes som avbildningsmarkør for prognose
Tidsramme: fem (år)
|
fem (år)
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Sponsor
Samarbeidspartnere
Etterforskere
- Studieleder: di dong, PhD, Chinese Academy of Sciences
Publikasjoner og nyttige lenker
Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.
Generelle publikasjoner
- 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.
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart
1. april 2017
Primær fullføring (FORVENTES)
1. mars 2022
Studiet fullført (FORVENTES)
1. mars 2022
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
28. april 2016
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
28. april 2016
Først lagt ut (ANSLAG)
2. mai 2016
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (ANSLAG)
2. mai 2016
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
28. april 2016
Sist bekreftet
1. april 2016
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 20160427ABCD
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
UBESLUTTE
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .