Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Machine Learning Analysis of Two-photon Fluorescence Microscopy of Dermatologic Biopsies

15. srpna 2026 aktualizováno: Michael Giacomelli, University of Rochester

Machine Learning Analysis of Expanded Two-photon Imaging of Skin Biopsy Specimens

The goal of this study is to investigate the ability of a machine learning model to evaluate two-photon fluorescence microscopy images of dermatologic biopsies at point of care.

The main question it aims to answer is:

• How well do two-photon fluorescence images of biopsies taken in a clinic and evaluated by a machine learning model agree with conventional histology?

Přehled studie

Postavení

Nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Detailní popis

This study will image biopsy specimens at point of care using two-photon fluorescence microscopy (TPFM) and then assess how well the images predict the eventual clinical diagnosis using a machine learning model. Because two-photon images can be acquired from small biopsy specimens within minutes of excision, they could potentially be used to immediately diagnose patients, but the accuracy of TPFM for various skin conditions is unknown.

Individual biopsy specimens in a dermatology clinic will be imaged using TPFM shortly after biopsy procedures. Immediately following imaging, a machine learning model will evaluate the TPFM images then compute a confidence score for a diagnosis of basal cell carcinoma (BCC), squamous cell carcinoma, and non-cancer. The relative confidence in each diagnosis will be compared, and if sufficient confidence is achieved, the model will render a diagnosis or else flag the specimen as indeterminate for manual pathologist review. This workflow will evaluate the use of ML + TPFM to perform point of care diagnosis of skin lesions.

Following TPFM imaging, the specimen will be submitted for histological processing, which will guide actual patient treatment. Following conclusion of patient treatment, the resulting histology slides will be scanned for comparison and the final patient diagnosis recorded. Images of the histology slides will be read by a pathologist to establish a gold-standard diagnosis. The official diagnosis and the diagnosis from the collaborating pathologist will be compared.

Patient treatment will still be decided by conventional histopathology. TPFM will not be used to change treatment.

Typ studie

Intervenční

Zápis (Odhadovaný)

92

Fáze

  • Nelze použít

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

Studijní místa

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dítě
  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Popis

Inclusion Criteria:

  • Punch, excisional or shave biopsy specimen

Exclusion Criteria:

  • Biopsy indication includes melanoma or dysplastic/atypical nevus
  • Excision thickness of less than 1 mm
  • Excision longest dimension less than 2 mm
  • Excision performed as multiple pieces in a single specimen container

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

  • Primární účel: Diagnostický
  • Přidělení: N/A
  • Intervenční model: Přiřazení jedné skupiny
  • Maskování: Žádné (otevřený štítek)

Zbraně a zásahy

Skupina účastníků / Arm
Intervence / Léčba
Experimentální: TPFM imaging of biopsy
Specimens will be imaged with TPFM and diagnosed using a machine learning model
Ex vivo tissues will be imaged with two-photon microscopy and analyzed with machine learning for diagnosis

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Sensitivity of Machine Learning Analysis of Two Photon Fluorescence Microscopy Images At Point of Care
Časové okno: During or immediately following patient biopsy (same day)
A machine learning model will evaluate TPFM images of patient biopsies at point of care. Sensitivity will be calculated for the machine learning model using two photon fluorescence microscopy images. Sensitivity is defined as the number of true positive diagnoses divided by the sum of true positive and false negative diagnoses among biopsy specimens for which the machine learning model provides a definitive diagnosis. The patient's ultimate clinical diagnosis will serve as the reference standard.
During or immediately following patient biopsy (same day)
Specificity of Machine Learning Analysis of Two Photon Fluorescence Microscopy Images At Point of Care
Časové okno: During or immediately following patient biopsy (same day)
A machine learning model will evaluate TPFM images of patient biopsies at point of care. Specificity will be calculated for the machine learning model using two photon fluorescence microscopy images. Specificity is defined as the number of true negative diagnoses divided by the sum of true negative and false positive diagnoses among biopsy specimens for which the machine learning model provides a definitive diagnosis. The patient's ultimate clinical diagnosis will serve as the reference standard.
During or immediately following patient biopsy (same day)

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Proportion of Discordant Diagnoses Attributable to Machine Learning Model Interpretation Errors
Časové okno: After completion of patient diagnosis (typically 1-2 weeks after procedure)
For biopsy specimens with discordant diagnoses between the machine learning model and the patient's ultimate clinical diagnosis, a dermatopathologist will review each case and classify the source of disagreement as machine learning model interpretation error, image quality limitation, or image coregistration error. The proportion of discordant diagnoses attributable to each source of disagreement will be reported.
After completion of patient diagnosis (typically 1-2 weeks after procedure)
Proportion of Biopsy Specimens With a Definitive Machine Learning Diagnosis
Časové okno: During or immediately following patient biopsy (same day)
The proportion of biopsy specimens for which the machine learning model provides a definitive diagnosis based on two photon fluorescence microscopy images will be calculated as the number of specimens receiving a definitive diagnosis divided by the total number of specimens evaluated.
During or immediately following patient biopsy (same day)

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Spolupracovníci

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

24. června 2026

Primární dokončení (Odhadovaný)

1. června 2027

Dokončení studie (Odhadovaný)

1. července 2027

Termíny zápisu do studia

První předloženo

25. června 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

30. června 2026

První zveřejněno (Aktuální)

6. července 2026

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

19. srpna 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

15. srpna 2026

Naposledy ověřeno

1. srpna 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

Další identifikační čísla studie

  • STUDY00009823B
  • R37CA258376 (Grant/smlouva NIH USA)

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

ANO

Popis plánu IPD

Deidentified sets of two-photon images and corresponding conventional histology will be made available upon request. Links to full resolution image data will be included in publications along with the results of machine learning analysis.

Typ podpůrných informací pro sdílení IPD

  • PROTOKOL STUDY

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ano

produkt vyrobený a vyvážený z USA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .