Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Model głębokiego uczenia się do klasyfikacji czystych guzków stałych

14 września 2022 zaktualizowane przez: Chang Chen

Uzupełniający model głębokiego uczenia się PET-CT jako skuteczniejsza metoda diagnostyczna klasyfikacji czystych guzków litych: wieloośrodkowe badanie obserwacyjne

Celem tego badania jest porównanie wydajności predykcyjnej modelu głębokiego uczenia opartego na CT dla klasyfikacji czystych guzków litych i porównanie z maksymalną standaryzowaną wartością wychwytu guza na PET w wieloośrodkowej prospektywnej kohorcie.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Oczekiwany)

260

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

  • Chiny
      • China, Gansu, Chiny
        • Rekrutacyjny
        • Lanzhou
        • Kontakt:
      • China, Guizhou, Chiny
        • Rekrutacyjny
        • Zunyi
        • Kontakt:
      • China, Jiangxi, Chiny
        • Rekrutacyjny
        • NanChang
        • Kontakt:
      • China, Zhejiang, Chiny
        • Rekrutacyjny
        • Ningbo
        • Kontakt:
    • Shanghai
      • Yangpu, Shanghai, Chiny
        • Rekrutacyjny
        • Shanghai Pulmonary Hospital

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

18 lat do 75 lat (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Pacjenci z radiologicznie czystymi guzkami w płucach o wielkości mniejszej niż 3 cm

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • Uczestnicy zakwalifikowani do operacji w celu wykrycia radiologicznych zmian czysto-litych w płucach na podstawie przedoperacyjnego cienkowarstwowego tomografii komputerowej;
  • Maksymalna średnica węzłów chłonnych w osi krótkiej mniejsza niż 3 cm w badaniu TK;
  • Wiek od 18-75 lat;
  • dostępny określony raport z badania patologicznego;
  • Uzyskano pisemną świadomą zgodę.

Kryteria wyłączenia:

  • Liczne zmiany w płucach;
  • Słaba jakość obrazów TK;
  • Uczestnicy z niepełnymi informacjami klinicznymi;
  • Uczestnicy, którzy otrzymali terapię neoadjuwantową przed wstępną oceną TK.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
AUC
Ramy czasowe: 2022.01-2023.12
Pole pod krzywą charakterystyki pracy odbiornika
2022.01-2023.12

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Dokładność
Ramy czasowe: 2022.01-2023.12
Stosunek liczby prawidłowo sklasyfikowanych próbek do ogólnej liczby próbek
2022.01-2023.12
wrażliwość
Ramy czasowe: 2022.01-2023.12
Prawdopodobieństwo wykrycia pozytywnego testu w populacji ze złotym standardem choroby (dodatni)
2022.01-2023.12
Specyficzność
Ramy czasowe: 2022.01-2023.12
Szanse na wykrycie negatywnego testu w populacji uznanej za wolną od choroby (ujemną) według złotego standardu
2022.01-2023.12
PPV
Ramy czasowe: 2022.01-2023.12
Pozytywna wartość predykcyjna
2022.01-2023.12
NPV
Ramy czasowe: 2022.01-2023.12
Ujemna wartość predykcyjna
2022.01-2023.12

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Chang Chen

Współpracownicy

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

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

1 stycznia 2022

Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)

31 grudnia 2023

Ukończenie studiów (Oczekiwany)

31 grudnia 2023

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

13 września 2022

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

14 września 2022

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

16 września 2022

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

16 września 2022

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

14 września 2022

Ostatnia weryfikacja

1 września 2022

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Inne numery identyfikacyjne badania

  • L21-022

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

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 .

Subskrybuj