PET/CT影像组学特征对肺癌患者预后的影响
研究概览
地位
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详细说明
放射组学特点:
PET/CT 图像,包括其他类型的 CT 序列,被传输到个人计算机中。 使用 3D-Slicer 开源软件,对原发肿瘤甚至淋巴结的感兴趣体积 (VOI) 进行半自动或手动分割。 然后,提取放射组学特征。
宠物参数:
使用组合的 CT VOI,测量相应的 PET 标准摄取值(SUV,无单位)。 对于病灶(肿瘤或淋巴结),记录了平均值、总和和最大 SUV,并用于训练和验证模型以及放射组学特征。
特征选择:
通过深度学习或随机森林方法分析数据,并根据对回归的贡献(变量重要性,VIMP)对前 20 个变量进行评分。 广义特征被识别为两种图像序列(例如,普通和薄层 CT,或 PET 和 CT)之间的相同特征。 此外,当三个或更多特征满足标准时,使用较低的 Akaike 信息标准 (AIC) 值来衡量统计模型的相对质量,以找到具有较低过拟合可能性的适当特征。
模型验证:
开发的模型在内部和外部进行了验证。 独立连续变量的内部指标是准确度(偏倚和绝对偏倚)和精确度(相关系数和R平方),独立分类或生存变量的内部指标是c-index。 从另一个医疗中心招募的患者用于外部验证。
研究类型
研究类型
注册 (实际的)
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联系人和位置
学习地点
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Anhui
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Hefei、Anhui、中国、230022
- First Affiliated Hospital of Anhui Medical University
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Shanxi
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Taiyuan、Shanxi、中国、030001
- First Affiliated Hospital of Shanxi Medical University
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参与标准
资格标准
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
有资格学习的性别
取样方法
研究人群
描述
纳入标准:
- 病理诊断为肺癌。
- 接受山西医科大学或安徽医科大学附属医院的PET/CT扫描
- PET和CT系列均可获得
- 可以跟踪治疗方式(包括化疗方案、放疗剂量等)、生存时间和状态,以及其他相关信息。
排除标准:
- 同时患有其他组织器官的癌症
- 有糖尿病、慢性心脏病或慢性肾功能衰竭病史
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
研究衡量的是什么?
主要结果指标
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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肺癌患者的总生存期(OS)
大体时间:患者随访至 2019 年 12 月 31 日
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从扫描日期到因任何原因死亡的时间
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患者随访至 2019 年 12 月 31 日
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合作者和调查者
合作者
合作者
调查人员
调查人员
- 学习椅:Li Sijin, MD、First Affiliated Hospital of Shanxi Medical University
出版物和有用的链接
一般刊物
- Aerts HJ, Velazquez ER, Leijenaar RT, Parmar C, Grossmann P, Carvalho S, Bussink J, Monshouwer R, Haibe-Kains B, Rietveld D, Hoebers F, Rietbergen MM, Leemans CR, Dekker A, Quackenbush J, Gillies RJ, Lambin P. Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach. Nat Commun. 2014 Jun 3;5:4006. doi: 10.1038/ncomms5006. Erratum In: Nat Commun. 2014;5:4644. Cavalho, Sara [corrected to Carvalho, Sara].
- Ganeshan B, Skogen K, Pressney I, Coutroubis D, Miles K. Tumour heterogeneity in oesophageal cancer assessed by CT texture analysis: preliminary evidence of an association with tumour metabolism, stage, and survival. Clin Radiol. 2012 Feb;67(2):157-64. doi: 10.1016/j.crad.2011.08.012. Epub 2011 Sep 23.
- Giesel FL, Schneider F, Kratochwil C, Rath D, Moltz J, Holland-Letz T, Kauczor HU, Schwartz LH, Haberkorn U, Flechsig P. Correlation Between SUVmax and CT Radiomic Analysis Using Lymph Node Density in PET/CT-Based Lymph Node Staging. J Nucl Med. 2017 Feb;58(2):282-287. doi: 10.2967/jnumed.116.179648. Epub 2016 Sep 22.
- Yip SS, Kim J, Coroller TP, Parmar C, Velazquez ER, Huynh E, Mak RH, Aerts HJ. Associations Between Somatic Mutations and Metabolic Imaging Phenotypes in Non-Small Cell Lung Cancer. J Nucl Med. 2017 Apr;58(4):569-576. doi: 10.2967/jnumed.116.181826. Epub 2016 Sep 29.
- Yip SS, Aerts HJ. Applications and limitations of radiomics. Phys Med Biol. 2016 Jul 7;61(13):R150-66. doi: 10.1088/0031-9155/61/13/R150. Epub 2016 Jun 8.
- Sollini M, Cozzi L, Antunovic L, Chiti A, Kirienko M. PET Radiomics in NSCLC: state of the art and a proposal for harmonization of methodology. Sci Rep. 2017 Mar 23;7(1):358. doi: 10.1038/s41598-017-00426-y.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
学习开始
初级完成 (实际的)
初级完成
研究完成 (实际的)
研究完成
研究注册日期
首次提交
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首先提交符合 QC 标准的
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首次发布 (实际的)
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研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
最后更新发布
上次提交的符合 QC 标准的更新
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最后验证
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更多信息
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肺癌的临床试验
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