Federated Learning in Renal Tumor Model
Research on the Application of Federated Learning in the Construction of Deep Learning Models for Renal Tumor Imaging
This is a multicenter, retrospective and prospective diagnostic clinical trial evaluating the effectiveness and safety of CascadeDiagnose Renal Tumor CT, an AI-assisted detection system for renal tumors based on contrast-enhanced multiphase CT imaging. The system employs a cascaded deep learning architecture to perform fully automated analysis of multiphase CT images, covering image quality review, lesion detection and segmentation, benign-malignant differentiation, and risk stratification, with traceable evidence chains and interpretable outputs. The study is conducted across six tertiary hospitals in Guangxi, China, utilizing a distributed "data stays on-site, computation moves across centers" federated learning network, which ensures that original patient data remain within each hospital while encrypted intermediate features are shared for cross-center collaborative analysis. A total of at least 3000 patients with renal tumors will be enrolled (approximately 2600 in the retrospective phase and 400 in the prospective phase). The primary effectiveness outcomes include area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV). The primary safety outcomes include false negative rate, false positive rate, and adverse events. The study also incorporates a multi-reader, multi-case (MRMC) design to compare the diagnostic performance of the AI system with radiologists of varying seniority, and to evaluate the system's utility in assisting junior radiologists. The findings of this study are expected to provide high-quality clinical evidence for the regulatory approval of this AI-assisted diagnostic system as a Class III medical device.
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Zapisy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Hai-qi Liang, MD
- Numer telefonu: 86+18176618137
- E-mail: liahiki@163.com
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Nai-kai Liao, MD
- Numer telefonu: 86+18776891703
- E-mail: 2546419718@qq.com
Lokalizacje studiów
-
-
Guangxi
-
Guigang, Guangxi, Chiny, 537100
- Guigang People's Hospital
-
Kontakt:
- Jiale Feng, MD
- Numer telefonu: 86+17695684196
- E-mail: 15498419548@qq.com
-
Guilin, Guangxi, Chiny, 541002
- Guilin People's Hospital
-
Kontakt:
- Ke Qin, MD
- Numer telefonu: 86+15954268457
- E-mail: QINKE541002@163.com
-
Liuzhou, Guangxi, Chiny, 545006
- Liuzhou People's Hospital
-
Kontakt:
- Jianwen Yang, MD
- Numer telefonu: 86+13675215625
- E-mail: JWyang235@163.com
-
Nanning, Guangxi, Chiny, 530021
- The First Affiliated Hospital of Guangxi Medical University
-
Kontakt:
- Ji-wen Cheng, PhD
- Numer telefonu: 86+18776891703
- E-mail: chengjiwen@stu.gxmu.edu.cn
-
Kontakt:
- Haiqi Liang, MD
- Numer telefonu: 86+18176618137
- E-mail: liahiki@163.com
-
Pod-śledczy:
- Shenghua Deng, MD
-
Nanning, Guangxi, Chiny, 530021
- Nanning Second People's Hospital
-
Kontakt:
- Yang Xie, MD
- Numer telefonu: 86+18346826751
- E-mail: XieYNan@163.com
-
Wuzhou, Guangxi, Chiny, 543002
- Wuzhou Red Cross Hospital
-
Kontakt:
- Deyan Ou, MD
- Numer telefonu: 86+18675651254
- E-mail: OudYan1254@163.com
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Metoda próbkowania
Badana populacja
The study population consists of approximately 3,000 patients with pathologically confirmed renal tumors (benign or malignant) who underwent contrast-enhanced CT at ten Guangxi hospitals between January 2019 and June 2026. Cases are consecutively enrolled using a unified time window and strict inclusion/exclusion criteria. Eligible patients must have complete pre-operative contrast-enhanced CT, good image quality, and traceable clinical-pathological data. Exclusions include non-contrast CT only, severe artifacts, prior nephrectomy (except recurrence/residual), and incomplete data. Enrollment targets are 600 cases at the lead site and 300 at each of the nine participating centers.
Opis
Inclusion Criteria:
- Patients pathologically confirmed as having renal tumors (either benign or malignant) by surgery or biopsy;
- Underwent contrastenhanced renal CT before surgery or treatment;
- CT images are of good quality and clearly depict the renal lesion contour;
- Complete and traceable clinical and pathological data.
Exclusion Criteria:
- Patients who did not undergo contrastenhanced CT before surgery, or only had noncontrast CT;
- CT images with significant motion artifacts, metal artifacts, or excessive noise that impair lesion assessment;
- Lesions too small (maximum diameter <1 mm) or not identifiable on imaging;
- Patients who previously underwent partial or radical nephrectomy for renal tumors (except for recurrent/residual lesions);
- Incomplete clinical data or pathological results.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: CASE_CONTROL
- Perspektywy czasowe: OTHER
Liczba grup / kohort
Kohorty i interwencje
Grupa / KohortaGrupa / Kohorta |
|---|
|
Malignant renal tumor
|
|
Benign renal tumor
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Dice Similarity Coefficient for Renal Tumor Segmentation
Ramy czasowe: The primary outcome will be measured in October 2027, upon completion of model training, final parameter aggregation, and ensemble model establishment, using the test set from the multi-center retrospective cohort.
|
The primary outcome measure is the Dice Similarity Coefficient for renal tumor segmentation on contrast-enhanced CT, comparing the federated learning model against a centralized training model with a non-inferiority margin of Δ = -0.05. This outcome will be assessed at the end of the model training phase using an independent multi-center test set. |
The primary outcome will be measured in October 2027, upon completion of model training, final parameter aggregation, and ensemble model establishment, using the test set from the multi-center retrospective cohort.
|
Miary wyników drugorzędnych
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Classification Performance Metrics and Heterogeneity Impact Assessment
Ramy czasowe: Assessed at the completion of the model training phase, approximately 18 months after study initiation, following final aggregation and ensemble construction, using the independent multi-center test set, with center-specific and subtype-specific analyses
|
The secondary outcomes are: (1) classification performance metrics-AUC, accuracy, sensitivity, and specificity-for benign versus malignant renal tumor discrimination, with pathological diagnosis as the reference; and (2) the impact of data heterogeneity on model performance, assessed by comparing Dice coefficients and AUC values across centers and pathological subtypes. All secondary outcomes will be evaluated at the completion of the model training phase, approximately 18 months after study initiation, after the final federated aggregation and ensemble model construction, using the independent multi-center test set, with center-specific and subtype-specific analyses performed thereafter. |
Assessed at the completion of the model training phase, approximately 18 months after study initiation, following final aggregation and ensemble construction, using the independent multi-center test set, with center-specific and subtype-specific analyses
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Śledczy
Śledczy
- Dyrektor Studium: Min Qin, MD, First Affiliated Hospital of Guangxi Medical University
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, Bray F. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin. 2021 May;71(3):209-249. doi: 10.3322/caac.21660. Epub 2021 Feb 4.
- Bex A, Ghanem YA, Albiges L, Bonn S, Campi R, Capitanio U, Dabestani S, Hora M, Klatte T, Kuusk T, Lund L, Marconi L, Palumbo C, Pignot G, Powles T, Schouten N, Tran M, Volpe A, Bedke J. European Association of Urology Guidelines on Renal Cell Carcinoma: The 2025 Update. Eur Urol. 2025 Jun;87(6):683-696. doi: 10.1016/j.eururo.2025.02.020. Epub 2025 Mar 20.
- Xi IL, Zhao Y, Wang R, Chang M, Purkayastha S, Chang K, Huang RY, Silva AC, Vallieres M, Habibollahi P, Fan Y, Zou B, Gade TP, Zhang PJ, Soulen MC, Zhang Z, Bai HX, Stavropoulos SW. Deep Learning to Distinguish Benign from Malignant Renal Lesions Based on Routine MR Imaging. Clin Cancer Res. 2020 Apr 15;26(8):1944-1952. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-19-0374. Epub 2020 Jan 14.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Szacowany)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Szacowany)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
- Choroby układu moczowo-płciowego
- Nowotwory układu moczowo-płciowego
- Nowotwory według lokalizacji
- Nowotwory
- Choroby układu moczowo-płciowego u mężczyzn
- Choroby nerek
- Choroby Urologiczne
- Choroby układu moczowo-płciowego kobiet
- Choroby układu moczowo-płciowego kobiet i powikłania ciąży
- Nowotwory według typu histologicznego
- Nowotwory gruczołowe i nabłonkowe
- Rak gruczołowy
- Nowotwory urologiczne
- Rak
- Nowotwory nerek
- Rak, Komórka Nerki
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- 2026-S0835
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Opis planu IPD
Individual Participant Data (IPD) will not be shared in this study. The primary reasons are threefold: (1) strict legal restrictions under China's Data Security Law and Personal Information Protection Law prohibit cross-institutional transfer of raw medical data without explicit consent; (2) as a retrospective study spanning several years, obtaining renewed consent from all participants is practically infeasible; and (3) the core federated learning framework inherently eliminates the need for IPD sharing-only encrypted model parameters are transmitted, while raw CT images and clinical data remain securely stored at each participating center. This design fully protects patient privacy, complies with all regulatory requirements, and ensures the study's collaborative objectives are achieved without ever exposing individual-level data.
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .