Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Clinical Decision Biological Biomarker and Prognosis Prediction of Hepatocellular Carcinoma by Deep Learning

19 октября 2022 г. обновлено: Ping Liang

A Deep Learning Model Based on Contrast-enhanced Ultrasound to Aid Clinical Decisions and Predict Biological Biomarker and Prognosis of Hepatocellular Carcinoma

Developing a deep learning model based on contrast-enhanced ultrasound (CEUS) to predict the prognosis of hepatocellular carcinoma (HCC) and aid choose operation decisions

Обзор исследования

Статус

Рекрутинг

Условия

Вмешательство/лечение

Подробное описание

Collecting CEUS and clinical data of HCC from different institutions retrospectively.

Developing a deep learning model based on CEUS to predict the prognosis of HCC. Developing a deep learning model based on CEUS to choose a better operation (ablation or surgery) of HCC patients.

Then, validating the deep learning model in the prospective data.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Ожидаемый)

1

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

  • Имя: Ping Liang, Dr.
  • Номер телефона: +86 10 66939530
  • Электронная почта: liangping301@hotmail.com

Учебное резервное копирование контактов

  • Имя: jiapeng wu, Dr.
  • Номер телефона: +86 13079692188
  • Электронная почта: wjpdabao@126.com

Места учебы

  • Китай
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Китай, 100853
        • Рекрутинг
        • Chinese PLA General Hospital

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

18 лет и старше (Взрослый, Пожилой взрослый)

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Полы, имеющие право на обучение

Все

Метод выборки

Вероятностная выборка

Исследуемая популяция

patients with HCC corresponding to Ia, Ib, IIa stage (China liver cancer staging) who undergo resection or ablation.

Описание

Inclusion Criteria:

  • patients with HCC (Ia, Ib, IIa stage) China liver cancer staging who underwent resection or ablation
  • without macro-vascular invasion
  • Child-Pugh A/B grade
  • HCC is proved by pathological examination or two enhanced imaging
  • CEUS (Sonovue or Sonozoid) images are performed two weeks before the operation
  • Invasive biomarker or prognosis of HCC available
  • CEUS images are included in at least three stages (Arterial phase, Portal phase, and Late phase)

Exclusion Criteria:

  • postop follow-up loss or expired less than 3 months
  • patients with co-malignancy
  • poor images quality for analyzing

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Recurrence-free survival (RFS)
Временное ограничение: Immediately after the surgery or ablation
Recurrence-free survival is defined as the time elapsed between a predefined point in time (the date of diagnosis, randomization or the intervention) and any recurrence (local, regional, or distant) or death due to any cause (death is an event).
Immediately after the surgery or ablation

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Recurrence
Временное ограничение: Immediately after the surgery or ablation
Recurrence included local tumor progression, regional recurrence, or distant recurrence.
Immediately after the surgery or ablation

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Ping Liang

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

1 января 2022 г.

Первичное завершение (Ожидаемый)

31 декабря 2025 г.

Завершение исследования (Ожидаемый)

31 декабря 2025 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

13 февраля 2022 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

24 февраля 2022 г.

Первый опубликованный (Действительный)

25 февраля 2022 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

21 октября 2022 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

19 октября 2022 г.

Последняя проверка

1 октября 2022 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Дополнительные соответствующие термины MeSH

Другие идентификационные номера исследования

  • S2022-002

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Клинические исследования Surgery

Искать похожие исследования

Спонсоры и соавторы

Заболевания

Медикаментозные вмешательства

CROs by country

CROs in Germany

Заболевания

Редкие заболевания

Медикаментозные вмешательства

Пищевые добавки

Спонсор / Соавторы

Места

Подписаться