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Modelo de Deep Learning para Classificação de Nódulos Sólidos Puros

14 de setembro de 2022 atualizado por: Chang Chen

Modelo de Aprendizagem Profunda PET-CT Complementar como um Método de Diagnóstico Mais Eficaz para Classificação de Nódulos Sólidos Puros: um Estudo Observacional Multicêntrico

O objetivo deste estudo é comparar o desempenho preditivo de um modelo de aprendizado profundo baseado em TC para classificação de nódulos puros e sólidos e comparado com o valor máximo de captação padronizado do tumor em PET em uma coorte prospectiva multicêntrica.

Visão geral do estudo

Status

Recrutamento

Condições

Intervenção / Tratamento

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Antecipado)

260

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Locais de estudo

  • China
      • China, Gansu, China
        • Recrutamento
        • Lanzhou
        • Contato:
      • China, Guizhou, China
        • Recrutamento
        • Zunyi
        • Contato:
      • China, Jiangxi, China
        • Recrutamento
        • NanChang
        • Contato:
      • China, Zhejiang, China
        • Recrutamento
        • Ningbo
        • Contato:
    • Shanghai
      • Yangpu, Shanghai, China
        • Recrutamento
        • Shanghai Pulmonary Hospital

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

18 anos a 75 anos (Adulto, Adulto mais velho)

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Pacientes com nódulos sólidos puros radiológicos pulmonares com tamanho menor que 3cm

Descrição

Critério de inclusão:

  • Participantes agendados para cirurgia por achado radiológico de lesões sólidas puras pulmonares das tomografias computadorizadas pré-operatórias de corte fino;
  • O diâmetro máximo do eixo curto dos gânglios linfáticos inferior a 3 cm na tomografia computadorizada;
  • Idade variando de 18 a 75 anos;
  • relatório de exame patológico definido disponível;
  • Obteve consentimento informado por escrito.

Critério de exclusão:

  • Múltiplas lesões pulmonares;
  • Baixa qualidade das imagens de TC;
  • Participantes com informações clínicas incompletas;
  • Participantes que receberam terapia neoadjuvante antes da avaliação inicial de TC.

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
AUC
Prazo: 2022.01-2023.12
Área sob a curva da característica operacional do receptor
2022.01-2023.12

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Precisão
Prazo: 2022.01-2023.12
Razão entre o número de amostras classificadas corretamente e o número total de amostras
2022.01-2023.12
sensibilidade
Prazo: 2022.01-2023.12
A probabilidade de detectar um teste positivo na população com padrão-ouro para doença (positivo)
2022.01-2023.12
Especificidade
Prazo: 2022.01-2023.12
Chances de detectar um teste negativo em uma população considerada livre de doença (negativa) pelo padrão-ouro
2022.01-2023.12
PPV
Prazo: 2022.01-2023.12
Valor preditivo positivo
2022.01-2023.12
VPL
Prazo: 2022.01-2023.12
Valor preditivo negativo
2022.01-2023.12

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Chang Chen

Colaboradores

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

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

1 de janeiro de 2022

Conclusão Primária (Antecipado)

31 de dezembro de 2023

Conclusão do estudo (Antecipado)

31 de dezembro de 2023

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

13 de setembro de 2022

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

14 de setembro de 2022

Primeira postagem (Real)

16 de setembro de 2022

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

16 de setembro de 2022

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

14 de setembro de 2022

Última verificação

1 de setembro de 2022

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Palavras-chave

Outros números de identificação do estudo

  • L21-022

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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