用于预测胰腺癌隐匿性腹膜转移的深度学习放射组学模型
2024年3月26日 更新者：Siya Shi、First Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University
开发和验证具有临床放射学特征的深度学习放射组学模型，用于识别胰腺导管腺癌患者的隐匿性腹膜转移
胰腺导管腺癌 (PDAC) 患者的隐匿性腹膜转移 (OPM) 在影像学检查过程中经常被忽视。
我们的目标是开发和验证基于 CT 的深度学习放射组学 (DLR) 模型，该模型具有临床放射学特征，以在治疗前识别 PDAC 患者的 OPM。
研究概览
详细说明
这项回顾性双中心研究纳入了 302 名 PDAC 患者（训练：n = 167，OPM 阳性，n = 22；内部测试：n = 72，OPM 阳性，n = 9：外部测试，n = 63，OPM 阳性，n=9）在2012年1月至2022年10月期间接受过基线CT检查。
从 CT 图像中提取肿瘤的手工放射组学 (HCR) 和 DLR 特征以及腹膜的 HCR 特征。
互信息和最小绝对收缩和选择算子算法用于特征选择。
使用逻辑回归分类器使用来自训练队列的数据开发了一个组合模型，该模型结合了选定的临床放射学、HCR 和 DLR 特征，并在测试队列中进行了验证。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
302
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、510000
- Shi Siya
-
-
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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
取样方法
非概率样本
研究人群
2012年1月至2022年10月期间在1中心和2014年1月至2021年10月期间在2中心对接受增强CT和病理检查的疑似胰腺肿瘤患者进行筛查。
描述
纳入标准：
在中心1和中心2接受增强CT和病理检查的疑似胰腺肿瘤患者符合纳入本研究的资格。
排除标准：
- (a)经病理学诊断为PDAC，(b)增强CT与病理学的时间间隔小于2周； (c) 胰腺手术史，(d) 胰腺恶性肿瘤病史，以及 (e) CT 图像质量差，影响腹膜病变评估
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 |
|---|---|
|
腹膜转移
患者治疗期间未进行任何干预。
|
根据手术（对于接受手术治疗的肿瘤）或诊断分期腹腔镜检查结果（对于接受放疗/化疗的肿瘤）通过腹膜检查诊断 PDAC
|
|
无腹膜转移
患者治疗期间未进行任何干预。
|
根据手术（对于接受手术治疗的肿瘤）或诊断分期腹腔镜检查结果（对于接受放疗/化疗的肿瘤）通过腹膜检查诊断 PDAC
|
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 |
|---|---|---|
|
诊断为腹膜转移
大体时间：手术后立即
|
百分比
|
手术后立即
|
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
- 研究主任：Shi-Ting Feng, MD、First Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University
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)
2021年1月1日
初级完成 (实际的)
2022年10月31日
研究完成 (实际的)
2023年7月30日
研究注册日期
首次提交
2023年11月26日
首先提交符合 QC 标准的
2024年3月26日
首次发布 (实际的)
2024年3月29日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年3月29日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年3月26日
最后验证
2024年3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.