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基于深度学习的鼻咽癌放疗剂量预测回顾性研究

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注册号： Registration number：	ChiCTR2600122337
最近更新日期： Date of Last Refreshed on：	2026-04-13 02:52:28
注册时间： Date of Registration：	2026-04-13 00:00:00
注册号状态：	预注册
Registration Status：	Prospective registration
注册题目：	基于深度学习的鼻咽癌放疗剂量预测回顾性研究
Public title：	A Retrospective Study on Deep Learning-Based Dose Prediction for Nasopharyngeal Carcinoma Radiotherapy.
注册题目简写：
English Acronym：
研究课题的正式科学名称：	基于深度学习的鼻咽癌放疗剂量预测回顾性研究
Scientific title：	A Retrospective Study on Deep Learning-Based Dose Prediction for Nasopharyngeal Carcinoma Radiotherapy.
研究课题代号(代码)： Study subject ID：
在二级注册机构或其它机构的注册号： The registration number of the Partner Registry or other register：

申请注册联系人：	乔俏	研究负责人：	乔俏
Applicant：	Qiao Qiao	Study leader：	Qiao Qiao
申请注册联系人电话： Applicant telephone：	+86 13889368446	研究负责人电话： Study leader's telephone：	+86 13889368446
申请注册联系人传真： Applicant Fax：		研究负责人传真： Study leader's fax：
申请注册联系人电子邮件： Applicant E-mail：	braveheart8063@outlook.com	研究负责人电子邮件： Study leader's E-mail：	qiaojiang120@126.com
申请单位网址(自愿提供)： Applicant website(voluntary supply)：		研究负责人网址(自愿提供)： Study leader's website(voluntary supply)：
申请注册联系人通讯地址：	辽宁省沈阳市和平区南京北街155号	研究负责人通讯地址：	辽宁省沈阳市和平区南京北街155号
Applicant address：	No. 155, Nanjing North Street, Heping District, Shenyang City, Liaoning Province	Study leader's address：	No. 155, Nanjing North Street, Heping District, Shenyang City, Liaoning Province
申请注册联系人邮政编码： Applicant postcode：		研究负责人邮政编码： Study leader's postcode：
申请人所在单位：	中国医科大学附属第一医院
Applicant's institution：	The First Affiliated Hospital of China Medical University
研究负责人所在单位：	中国医科大学附属第一医院
Affiliation of the Leader：	The First Affiliated Hospital of China Medical University

是否获伦理委员会批准：	是
Approved by ethic committee：	Yes
伦理委员会批件文号： Approved No. of ethic committee：	科伦审【2026】8号	伦理委员会批件附件： Approved file of Ethical Committee：	查看附件View
批准本研究的伦理委员会名称：	中国医科大学附属第一医院医学科学研究伦理委员会
Name of the ethic committee：	Medical Scientific Research Ethics Committee of The First Hospital of China Medical University
伦理委员会批准日期： Date of approved by ethic committee：	2026-01-26 00:00:00
伦理委员会联系人：	王印博
Contact Name of the ethic committee：	Wang Yinbo
伦理委员会联系地址：	辽宁省沈阳市和平区南京北街155号
Contact Address of the ethic committee：	No. 155, Nanjing North Street, Heping District, Shenyang City, Liaoning Province
伦理委员会联系人电话： Contact phone of the ethic committee：	+86 24 83282837	伦理委员会联系人邮箱： Contact email of the ethic committee：	26388654@qq.com

研究实施负责（组长）单位：

中国医科大学附属第一医院

Primary sponsor：

The First Affiliated Hospital of China Medical University

研究实施负责（组长）单位地址：

辽宁省沈阳市和平区南京北街155号

Primary sponsor's address：

No. 155, Nanjing North Street, Heping District, Shenyang City, Liaoning Province

试验主办单位(项目批准或申办者)：

Secondary sponsor：

国家：	中国	省(直辖市)：	辽宁省	市(区县)：
Country：	China	Province：	Liaoning	City：
单位(医院)：	中国医科大学附属第一医院	具体地址：	辽宁省沈阳市和平区南京北街155号
Institution hospital：	The First Affiliated Hospital of China Medical University	Address：	No. 155, Nanjing North Street, Heping District, Shenyang City, Liaoning Province

经费或物资来源：

自选课题（自筹）

Source(s) of funding：

Self-selected topic (self-funded)

研究疾病：

鼻咽恶性肿瘤

Target disease：

Malignant tumor of nasopharynx.

研究疾病代码：

Target disease code：

研究类型：

观察性研究

Study type：

Observational study

研究所处阶段：

其它

Study phase：

N/A

研究设计：

连续入组

Study design：

Sequential

研究目的：

基于以往鼻咽癌患者的CT影像及对应的放射治疗计划数据，构建并训练一个自动化放疗剂量预测的深度学习模型，通过对模型预测结果与实际临床放疗剂量分布及多个现有剂量预测方法的对比分析，验证该模型在预测鼻咽癌患者放疗剂量分布方面的准确性和可行性。通过计算DVH曲线等临床剂量指标，比较模型预测结果与实际临床计划剂量的差异，并在多个不同病例条件下验证深度学习剂量预测模型的一致性与可靠性。评价模型预测结果的临床剂量学指标（如D95、Dmean、Dmax等），结合不同靶区和危及器官的剂量分布特征，分析其在放疗质量控制与计划优化中的潜在应用价值。

Objectives of Study：

Based on CT images and corresponding radiotherapy planning data from previous nasopharyngeal carcinoma patients, construct and train a deep learning model for automated radiotherapy dose prediction. Through comparative analysis between the model's predictions and actual clinical radiotherapy dose distributions as well as multiple existing dose prediction methods, verify the accuracy and feasibility of this model in predicting radiotherapy dose distributions for nasopharyngeal carcinoma patients. By calculating clinical dose metrics such as DVH curves, compare the differences between the model's predictions and actual clinical plan doses, and validate the consistency and reliability of the deep learning dose prediction model under various case conditions. Evaluate clinical dosimetric metrics (such as D95, Dmean, Dmax, etc.) for model prediction results, and analyze their potential application value in radiotherapy quality control and plan optimization by combining dose distribution characteristics of different target volumes and organs at risk.

药物成份或治疗方案详述：

Description for medicine or protocol of treatment in detail：

纳入标准：

Inclusion criteria

排除标准：

1.与疾病相关的排除标准: 参加其他研究的受试者 2. 一般排除标准: 任何不稳定的全身性疾病 :包括活动性感染、未控制的高血压、充血性心力衰竭、心肌梗死、需要服药的严重心律失常、肝、肾或代谢性疾病。

Exclusion criteria：

1. Exclusion criteria related to diseases: Participants who have participated in other studies 2. General exclusion criteria: Any unstable systemic diseases: including active infections, uncontrolled hypertension, congestive heart failure, myocardial infarction, severe arrhythmias requiring medication, liver, kidney or metabolic diseases.

研究实施时间：

Study execute time：

从 From 2026-04-10 00:00:00至 To 2026-10-31 00:00:00

征募观察对象时间：

Recruiting time：

从 From 2026-04-13 00:00:00 至 To 2026-10-31 00:00:00

干预措施：

Interventions：

组别：	鼻咽恶性肿瘤观察组	样本量：	150
Group：	Nasopharyngeal malignant tumor observation group	Sample size：	150
干预措施：	无	干预措施代码：
Intervention：	None	Intervention code：

研究实施地点：

Countries of recruitment and research settings：

国家：	中国	省(直辖市)：	辽宁省	市(区县)：
Country：	China	Province：	Liaoning	City：
单位(医院)：	中国医科大学附属第一医院	单位级别：	三级甲等
Institution hospital：	The First Affiliated Hospital of China Medical University	Level of the institution：	Tertiary A

测量指标：

Outcomes：

指标中文名：	适形度指数	指标类型：	次要指标
Outcome：	Conformity Index, CI	Type：	Secondary indicator
测量时间点：		测量方法：
Measure time point of outcome：		Measure method：

指标中文名：	均匀性指数	指标类型：	次要指标
Outcome：	Homogeneity Index, HI	Type：	Secondary indicator
测量时间点：		测量方法：
Measure time point of outcome：		Measure method：

指标中文名：	结构相似性指数	指标类型：	主要指标
Outcome：	Structural Similarity Index, SSIM	Type：	Primary indicator
测量时间点：		测量方法：
Measure time point of outcome：		Measure method：

指标中文名：	D95;平均剂量;最大剂量	指标类型：	次要指标
Outcome：	D95;Mean Dose, Dmean;Maximum Dose, Dmax	Type：	Secondary indicator
测量时间点：		测量方法：
Measure time point of outcome：		Measure method：

指标中文名：	平均绝对误差	指标类型：	主要指标
Outcome：	Mean Absolute Error, MAE	Type：	Primary indicator
测量时间点：		测量方法：
Measure time point of outcome：		Measure method：

指标中文名：	剂量体积直方图	指标类型：	次要指标
Outcome：	Dose-Volume Histogram, DVH	Type：	Secondary indicator
测量时间点：		测量方法：
Measure time point of outcome：		Measure method：

采集人体标本：

Collecting sample(s)
from participants：

标本中文名：	无	组织：
Sample Name：	None	Tissue：
人体标本去向	其它	说明
Fate of sample：	0thers	Note：

征募研究对象情况：

Recruiting status：

尚未开始

Not yet recruiting

年龄范围：

Participant age：

最小 Min age	18	岁 years
最大 Max age		岁 years

性别：

男女均可

Gender：

Both

随机方法（请说明由何人用什么方法产生随机序列）：

无

Randomization Procedure (please state who generates the random number sequence and by what method)：

None

是否公开试验完成后的统计结果:

Calculated Results after the Study Completed public access:

不公开/Private

盲法：	无
Blinding：	None

是否共享原始数据： IPD sharing	否No
共享原始数据的方式（说明：请填入公开原始数据日期和方式，如采用网络平台，需填该网络平台名称和网址）：	无
The way of sharing IPD”(include metadata and protocol, If use web-based public database, please provide the url)：	None
数据采集和管理（说明：数据采集和管理由两部分组成，一为病例记录表(Case Record Form, CRF)，二为电子采集和管理系统(Electronic Data Capture, EDC)，如ResMan即为一种基于互联网的EDC：	CRF
Data collection and Management (A standard data collection and management system include a CRF and an electronic data capture：	CRF
数据与安全监察委员会： Data and Safety Monitoring Committee：	无/No
注册人： Name of Registration：	2026-04-13 02:52:19

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