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

Sygnatura głębokiego uczenia się do przewidywania agresywnego wzorca histologicznego w wyciętym niedrobnokomórkowym raku płuca

27 czerwca 2023 zaktualizowane przez: Chang Chen, Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China

Pozytronowa tomografia emisyjna / tomografia komputerowa (PET/CT) oparta na sygnaturze głębokiego uczenia do przewidywania agresywnego wzorca histologicznego w wyciętym niedrobnokomórkowym raku płuca

Celem tego badania jest ocena wydajności sygnatury głębokiego uczenia opartej na PET / CT do przewidywania agresywnego obrazu histologicznego w resekcji niedrobnokomórkowego raka płuca w oparciu o wieloośrodkową prospektywną kohortę.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

1500

Kontakty i lokalizacje

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

Lokalizacje studiów

  • Chiny
    • Guizhou
      • Zunyi, Guizhou, Chiny
        • Rekrutacyjny
        • Affiliated Hospital of Zunyi Medical University
        • Kontakt:
    • Jiangxi
      • Nanchang, Jiangxi, Chiny
        • Rekrutacyjny
        • The First Affiliated Hospital Of Nanchang University
        • Kontakt:
    • Zhejiang
      • Ningbo, Zhejiang, Chiny
        • Rekrutacyjny
        • Ningbo HwaMei Hospital
        • Kontakt:

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

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Wycięty niedrobnokomórkowy rak płuca w stadium I-III

Opis

Kryteria przyjęcia:

(1) Uczestnicy zakwalifikowani do operacji w celu wykrycia zmian radiologicznych w płucach na podstawie przedoperacyjnego cienkowarstwowego tomografii komputerowej; (2) Patologiczne potwierdzenie pierwotnego NSCLC; (3) Wiek od 20 do 75 lat; (4) Uzyskano pisemną świadomą zgodę.

Kryteria wyłączenia:

(1) Liczne zmiany w płucach; (2) Słaba jakość obrazów PET-CT; (3) Uczestnicy z niepełnymi informacjami klinicznymi; (4) Uczestnicy, którzy otrzymali terapię neoadiuwantową.

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
Pole pod krzywą charakterystyki pracy odbiornika
Ramy czasowe: 2023.5.1-2023.10.31
Obszar pod krzywą charakterystyki działania odbiornika (ROC) modelu głębokiego uczenia się w przewidywaniu obecności lub braku agresywnego wzorca histologicznego. Agresywny wzór histologiczny obejmuje rozprzestrzenianie się w przestrzeni powietrznej (STAS), inwazję opłucnej trzewnej (VPI) i inwazję naczyń limfatycznych (LVI). Model wyświetli wszystkie wartości predykcyjne (obecność lub brak) trzech rodzajów agresywnych wzorców histologicznych.
2023.5.1-2023.10.31

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Wrażliwość
Ramy czasowe: 2023.5.1-2023.10.31
Czułość modelu głębokiego uczenia się w przewidywaniu obecności lub braku agresywnego wzoru histologicznego. Agresywny wzór histologiczny obejmuje rozprzestrzenianie się w przestrzeni powietrznej (STAS), inwazję opłucnej trzewnej (VPI) i inwazję naczyń limfatycznych (LVI). Model wyświetli wszystkie wartości predykcyjne (obecność lub brak) trzech rodzajów agresywnych wzorców histologicznych.
2023.5.1-2023.10.31

Inne miary wyników

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Specyficzność
Ramy czasowe: 2023.5.1-2023.10.31
Specyfika modelu głębokiego uczenia się w przewidywaniu obecności lub braku agresywnego wzorca histologicznego. Agresywny wzór histologiczny obejmuje rozprzestrzenianie się w przestrzeni powietrznej (STAS), inwazję opłucnej trzewnej (VPI) i inwazję naczyń limfatycznych (LVI). Model wyświetli wszystkie wartości predykcyjne (obecność lub brak) trzech rodzajów agresywnych wzorców histologicznych.
2023.5.1-2023.10.31
Pozytywna wartość predykcyjna
Ramy czasowe: 2023.5.1-2023.10.31
Pozytywna wartość predykcyjna modelu głębokiego uczenia się w przewidywaniu obecności lub braku agresywnego wzorca histologicznego. Agresywny wzór histologiczny obejmuje rozprzestrzenianie się w przestrzeni powietrznej (STAS), inwazję opłucnej trzewnej (VPI) i inwazję naczyń limfatycznych (LVI). Model wyświetli wszystkie wartości predykcyjne (obecność lub brak) trzech rodzajów agresywnych wzorców histologicznych.
2023.5.1-2023.10.31
Ujemna wartość predykcyjna
Ramy czasowe: 2023.5.1-2023.10.31
Negatywna wartość predykcyjna modelu głębokiego uczenia się w przewidywaniu obecności lub braku agresywnego wzorca histologicznego. Agresywny wzór histologiczny obejmuje rozprzestrzenianie się w przestrzeni powietrznej (STAS), inwazję opłucnej trzewnej (VPI) i inwazję naczyń limfatycznych (LVI). Model wyświetli wszystkie wartości predykcyjne (obecność lub brak) trzech rodzajów agresywnych wzorców histologicznych.
2023.5.1-2023.10.31
Dokładność
Ramy czasowe: 2023.5.1-2023.10.31
Dokładność modelu głębokiego uczenia się w przewidywaniu obecności lub braku agresywnego wzorca histologicznego. Agresywny wzór histologiczny obejmuje rozprzestrzenianie się w przestrzeni powietrznej (STAS), inwazję opłucnej trzewnej (VPI) i inwazję naczyń limfatycznych (LVI). Model wyświetli wszystkie wartości predykcyjne (obecność lub brak) trzech rodzajów agresywnych wzorców histologicznych.
2023.5.1-2023.10.31

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China

Współpracownicy

Zunyi Medical College
Ningbo HwaMei Hospital, Zhejiang, China
The First Affiliated Hospital of Nanchang University, Jiangxi, 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 maja 2023

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

31 października 2023

Ukończenie studiów (Szacowany)

31 października 2023

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

12 maja 2023

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

27 czerwca 2023

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

29 czerwca 2023

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

29 czerwca 2023

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

27 czerwca 2023

Ostatnia weryfikacja

1 czerwca 2023

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • DLAHP

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