ChiCTR2500101855尚未招募不适用
基于 18F-FDG PET/CT 显像机器学习特征构建预测模型在食管癌淋巴结转移诊断中的价值研究
自选课题（自筹）1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2025年4月28日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 决策曲线分析（DCA）
研究概览
简要总结
1.构建基于 PET/CT 显像的机器学习特征模型 2.评估预测模型在食管癌淋巴结转移诊断中的价值
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 诊断试验诊断准确性
- 盲法
- 开放标签
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 —（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1.经手术病理结果证实为食管癌（年龄>=18 岁，性别不限）；
- •2.于手术前行 18F-FDG PET/CT 显像；
- •3.淋巴结转移经手术病理或随访证实；
- •4.临床信息、PET/CT 显像及随访资料完整；
排除标准
- •1.合并其他肿瘤或炎性感染性病变；
- •2.PET/CT 检查前行辅助治疗和 / 或穿刺、手术等干预性诊疗措施；
- •3.PET/CT 检查时血糖>=11.1mol/L；
结局指标
主要结局
决策曲线分析（DCA）
受试者工作特征曲线（ROC）
次要结局
- 敏感性准确性
- 特异性
- 校准度
研究者
研究点 (1)
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