PET/CT影像组学特征对肺癌患者预后的影响
2020年7月22日 更新者：Hongwei Si、The First Affiliated Hospital of Shanxi Medical University
放射组学是客观量化图像特征的一个有吸引力的领域，可以克服视觉解释计算机断层扫描 (CT) 或正电子发射断层扫描 (PET) 的主观性。
据报道，这些特征与治疗反应、结果、肿瘤分期、组织鉴定和癌症遗传学有关。
因此，研究人员试图探索肺癌患者预后的关键特征。
研究概览
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
观察性的
注册 (实际的)
1000
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
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
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
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
不
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
肺癌
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
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
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
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
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
|
从扫描日期到因任何原因死亡的时间
|
患者随访至 2019 年 12 月 31 日
|
合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
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
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
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
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2010年1月1日
初级完成 (实际的)
2019年12月31日
研究完成 (实际的)
2019年12月31日
研究注册日期
首次提交
2018年8月21日
首先提交符合 QC 标准的
2018年8月23日
首次发布 (实际的)
2018年8月27日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2020年7月23日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2020年7月22日
最后验证
2020年7月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.
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