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【ChiCTR2600120951】基于深度学习的实体瘤智能诊断与疗效评估的多中心研究

基本信息
登记号

ChiCTR2600120951

试验状态

正在进行

药物名称

/

药物类型

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规范名称

/

首次公示信息日的期

2026-03-23

临床申请受理号

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靶点

/

适应症

实体瘤 ;非小细胞肺癌,症状主要包括持续性咳嗽、痰中带血(咯血)、胸痛、呼吸困难、声音嘶哑以及不明原因的体重下降与乏力。

试验通俗题目

基于深度学习的实体瘤智能诊断与疗效评估的多中心研究

试验专业题目

基于深度学习的实体瘤智能诊断与疗效评估的多中心研究

申办单位信息
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临床试验信息
试验目的

本研究旨在解决非小细胞肺癌(NSCLC)免疫化学治疗中疗效评估滞后及“假性进展”误判等临床难题。拟构建多中心、多时序标准化数据库,利用时空图卷积网络(ST-GCN)与分解-集成 Transformer 模型,深度融合多时序 CT 影像及临床特征,动态量化肿瘤微环境的时空异质性演变。最终确立“动态 iRECIST”智能评估标准,开发具备高可解释性的自动化评估系统,实现疗效的早期、精准预测,辅助临床制定个体化治疗方案并提升患者生存获益 。

试验分类
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试验类型

队列研究

试验分期

探索性研究/预试验

随机化

盲法

试验项目经费来源

“雁阵人才”学科带头人-胡晓云-2025

试验范围

/

目标入组人数

250

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-03-23

试验终止时间

2029-02-23

是否属于一致性

/

入选标准

1.本研究将纳入经组织病理学或细胞学检查明确诊断为非小细胞肺癌(NSCLC)的患者,且临床分期需为III期或IV期,属于无法进行手术切除或根治性放疗的晚期病例; 2.在治疗方案上,患者必须接受以免疫检查点抑制剂(如PD-1/PD-L1抗体)为基础的联合化学治疗作为一线或后续治疗方案; 3.影像学数据的完整性是入组的核心条件,患者需拥有完整的时序CT影像资料,具体包括治疗前基线期(T0)、治疗3个疗程后(T1)以及治疗5个疗程后(T2)的CT图像,且图像层厚需<=1mm以满足影像组学特征提取的精度要求; 4.此外,根据RECIST 1.1标准,患者至少需存在一个可测量的靶病灶,并具备完整的临床基线资料(如年龄、性别、吸烟史、ECOG评分)及关键的分子病理数据(如EGFR/ALK基因突变状态、PD-L1表达水平等)。;

排除标准

1.若患者的CT影像质量不佳,存在严重的呼吸运动伪影、心脏搏动伪影或体内金属植入物伪影,导致无法准确勾画肿瘤及瘤周区域或无法满足数据分析要求,将被排除在研究之外; 2.既往病史方面,存在其他恶性肿瘤病史的患者不予纳入; 3.临床状态上,若患者合并严重的心、肺、肝、肾功能不全或其他严重并发症,导致无法耐受免疫治疗或预期寿命过短从而影响生存期评估,亦属于排除范围; 4.为了避免对影像特征的干扰,靶病灶区域在基线影像采集前接受过放射治疗的患者也将被排除;;

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

无锡市人民医院

研究负责人电话
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研究负责人邮箱
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研究负责人邮编

/

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