Deep Learning Model to Predict the Recurrence of Stage IA Invasive Lung Adenocarcinoma After Sub-lobar Resection

Rövid összefoglaló (regiszter, angolul)

This study aims to develop a deep learning model based on noncontrast CT images to predict the recurrence risk of stage IA invasive lung adenocarcinoma after sub-lobar resection，which can serve as potential tool to assist thoracic surgeons in making optimal treatment decisions.The study will use existing CT data to train and validate the model, without requiring any additional intervention for the participants.

Mit vállalsz

• Vizsgálat típusa: Megfigyeléses
• Bevont résztvevők: 9
• 2023. jún. 1. és az elsődleges befejezés (2024. jan. 1.) között
• 1 helyszín, 1 országban
• Vizitek és vizsgálatok: kérdezd a vizsgálat csapatát, a regiszter nem sorolja fel őket

A(z) ClinicalTrials.gov regisztermezőiből összeállítva. A vizsgálat felépítését írja le.

Ki nem vehet részt

Szó szerint a(z) ClinicalTrials.gov forrásból, témák szerint csoportosítva. Hogy ki vehet részt, azt csak a vizsgálat csapata dönti el.

Kiket keres a vizsgálat

Nem: nők és férfiak · Egészséges önkénteseket nem fogad

A teljes feltétellista: ClinicalTrials.gov

Helyszínek (1)

Helyszínek a regiszter sorrendjében. Ha a profilodba mented a városodat, távolság szerint rendeződnek.

Te vagy a koordinátor? Erősítsd meg az adatokat