Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Deep Learning Signatur for å forutsi aggressivt histologisk mønster i resekert ikke-småcellet lungekreft

27. juni 2023 oppdatert av: Chang Chen, Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China

Positronemisjonstomografi/computertomografi (PET/CT) basert dyplæringssignatur for å forutsi aggressivt histologisk mønster ved resekert ikke-småcellet lungekreft

Hensikten med denne studien er å evaluere ytelsen til en PET/CT-basert dyplæringssignatur for å forutsi aggressivt histologisk mønster i resekert ikke-småcellet lungekreft basert på en multisenter prospektiv kohort.

Studieoversikt

Status

Rekruttering

Forhold

Intervensjon / Behandling

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Antatt)

1500

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

  • Kina
    • Guizhou
      • Zunyi, Guizhou, Kina
        • Rekruttering
        • Affiliated Hospital of Zunyi Medical University
        • Ta kontakt med:
    • Jiangxi
      • Nanchang, Jiangxi, Kina
        • Rekruttering
        • The First Affiliated Hospital of Nanchang University
        • Ta kontakt med:
    • Zhejiang
      • Ningbo, Zhejiang, Kina
        • Rekruttering
        • Ningbo HwaMei Hospital
        • Ta kontakt med:

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
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Ja

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Reseksjonert stadium I-III Ikke-småcellet lungekreft

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

(1) Deltakere som er planlagt for kirurgi for radiologisk funn av pulmonale lesjoner fra preoperative tynnseksjons-CT-skanninger; (2) Patologisk bekreftelse av primær NSCLC; (3) Alder fra 20-75 år; (4) Innhentet skriftlig informert samtykke.

Ekskluderingskriterier:

(1) Multiple lungelesjoner; (2) Dårlig kvalitet på PET-CT-bilder; (3) deltakere med ufullstendig klinisk informasjon; (4) Deltakere som har mottatt neoadjuvant terapi.

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
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Område under mottakerens driftskarakteristikk
Tidsramme: 2023.5.1-2023.10.31
Området under mottakerens driftskarakteristiske kurve (ROC) til dyplæringsmodellen for å forutsi tilstedeværelse eller fravær av det aggressive histologiske mønsteret. Det aggressive histologiske mønsteret inkluderer spredning gjennom luftrom (STAS), visceral pleural invasjon (VPI) og lymfovaskulær invasjon (LVI). Og modellen vil gi ut alle prediktive verdier (tilstedeværelse eller fravær) av de tre typene aggressive histologiske mønstre.
2023.5.1-2023.10.31

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Følsomhet
Tidsramme: 2023.5.1-2023.10.31
Følsomheten til dyplæringsmodellen når det gjelder å forutsi tilstedeværelsen eller fraværet av det aggressive histologiske mønsteret. Det aggressive histologiske mønsteret inkluderer spredning gjennom luftrom (STAS), visceral pleural invasjon (VPI) og lymfovaskulær invasjon (LVI). Og modellen vil gi ut alle prediktive verdier (tilstedeværelse eller fravær) av de tre typene aggressive histologiske mønstre.
2023.5.1-2023.10.31

Andre resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Spesifisitet
Tidsramme: 2023.5.1-2023.10.31
Spesifisiteten til dyplæringsmodellen når det gjelder å forutsi tilstedeværelsen eller fraværet av det aggressive histologiske mønsteret. Det aggressive histologiske mønsteret inkluderer spredning gjennom luftrom (STAS), visceral pleural invasjon (VPI) og lymfovaskulær invasjon (LVI). Og modellen vil gi ut alle prediktive verdier (tilstedeværelse eller fravær) av de tre typene aggressive histologiske mønstre.
2023.5.1-2023.10.31
Positiv prediktiv verdi
Tidsramme: 2023.5.1-2023.10.31
Den positive prediktive verdien av dyplæringsmodellen for å forutsi tilstedeværelse eller fravær av det aggressive histologiske mønsteret. Det aggressive histologiske mønsteret inkluderer spredning gjennom luftrom (STAS), visceral pleural invasjon (VPI) og lymfovaskulær invasjon (LVI). Og modellen vil gi ut alle prediktive verdier (tilstedeværelse eller fravær) av de tre typene aggressive histologiske mønstre.
2023.5.1-2023.10.31
Negativ prediktiv verdi
Tidsramme: 2023.5.1-2023.10.31
Den negative prediktive verdien av dyplæringsmodellen for å forutsi tilstedeværelse eller fravær av det aggressive histologiske mønsteret. Det aggressive histologiske mønsteret inkluderer spredning gjennom luftrom (STAS), visceral pleural invasjon (VPI) og lymfovaskulær invasjon (LVI). Og modellen vil gi ut alle prediktive verdier (tilstedeværelse eller fravær) av de tre typene aggressive histologiske mønstre.
2023.5.1-2023.10.31
Nøyaktighet
Tidsramme: 2023.5.1-2023.10.31
Nøyaktigheten til dyplæringsmodellen når det gjelder å forutsi tilstedeværelsen eller fraværet av det aggressive histologiske mønsteret. Det aggressive histologiske mønsteret inkluderer spredning gjennom luftrom (STAS), visceral pleural invasjon (VPI) og lymfovaskulær invasjon (LVI). Og modellen vil gi ut alle prediktive verdier (tilstedeværelse eller fravær) av de tre typene aggressive histologiske mønstre.
2023.5.1-2023.10.31

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China

Samarbeidspartnere

Zunyi Medical College
Ningbo HwaMei Hospital, Zhejiang, China
The First Affiliated Hospital of Nanchang University, Jiangxi, China

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 (Faktiske)

1. mai 2023

Primær fullføring (Antatt)

31. oktober 2023

Studiet fullført (Antatt)

31. oktober 2023

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

12. mai 2023

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

27. juni 2023

Først lagt ut (Faktiske)

29. juni 2023

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

29. juni 2023

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

27. juni 2023

Sist bekreftet

1. juni 2023

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • DLAHP

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

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. .

Abonnere