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深度学习磁共振成像放射组学预测上皮性卵巢癌患者对铂的敏感性

2020年8月11日 更新者:Herui Yao、Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
铂敏感是治疗复发性上皮性卵巢癌 (EOC) 的重要依据,目前尚无有效的预测方法。我们旨在开发和验证 EOC 深度学习系统,通过增强磁共振分析预测 EOC 患者的铂敏感度初始治疗前的影像学 (MRI) 图像。纳入 2011 年 1 月至 2020 年 1 月在中国中山纪念医院接受铂类化疗(>= 4 个周期)和减瘤手术的 93 名 EOC 患者。 这种深度学习的 EOC 特征实现了对铂敏感的高预测能力,并且基于 MRI 整个体积的特征优于仅原发肿瘤区域的特征。

研究概览

地位

未知

研究类型

观察性的

注册 (预期的)

93

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

    • Guangdong
      • Guangzhou、Guangdong、中国、510120
        • 招聘中
        • Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
        • 接触:
        • 接触:

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

22年 至 99年 (成人、年长者)

接受健康志愿者

有资格学习的性别

女性

取样方法

概率样本

研究人群

患者于 2011 年 1 月至 2020 年 1 月在中国中山纪念医院接受含铂化疗(>= 4 个周期)和减瘤手术

描述

纳入标准:

  • (1)上皮性卵巢癌患者 (2)患者接受铂类化疗(>=4个周期)和减瘤手术

排除标准:

  • 上皮性卵巢癌患者接受少于 4 个周期的铂类化疗或未接受减瘤手术

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

队列和干预

团体/队列
干预/治疗
铂耐药组
用于放射组学特征提取、分类特征和模型收缩的不同放射组学和机器学习策略
铂敏感人群
用于放射组学特征提取、分类特征和模型收缩的不同放射组学和机器学习策略

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
白金灵敏度
大体时间:9年
白金灵敏度
9年

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。

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)

2020年4月15日

初级完成 (预期的)

2020年8月3日

研究完成 (预期的)

2021年1月1日

研究注册日期

首次提交

2020年8月11日

首先提交符合 QC 标准的

2020年8月11日

首次发布 (实际的)

2020年8月13日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2020年8月13日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2020年8月11日

最后验证

2020年8月1日

更多信息

与本研究相关的术语

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

IPD 计划说明

当前研究期间使用或分析的数据集可根据合理要求从相应的作者处获得。

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

研究美国 FDA 监管的设备产品

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