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

Vývoj zobrazovacího predikčního modelu pro metastázy v pánevních lymfatických uzlinách rakoviny děložního čípku s využitím technik umělé inteligence.

3. června 2024 aktualizováno: Obstetrics & Gynecology Hospital of Fudan University
Tato studie je retrospektivní průzkumná studie provedená v jediném centru, jejímž cílem je vyvinout a ověřit předoperační model lymfatických metastáz pro rakovinu děložního čípku pomocí hlubokého učení umělé inteligence. Model je trénován pomocí předoperačního zobrazení a pooperačních patologických nálezů pacientek s rakovinou děložního čípku s cílem zvýšit přesnost predikce lymfatických metastáz prostřednictvím předoperačního zobrazení a nabídnout pohledy pro rozhodnutí o léčbě.

Přehled studie

Postavení

Nábor

Podmínky

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

4000

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

  • Čína
    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, Čína, 200090
        • Nábor
        • The Obstetrics and Gynecology Hospital of Fudan University
        • Kontakt:
        • Vrchní vyšetřovatel:
          • Xin Wu
        • Dílčí vyšetřovatel:
          • Hua Jiang
        • Dílčí vyšetřovatel:
          • Xuan Yin
        • Dílčí vyšetřovatel:
          • Ling Qiu
        • Dílčí vyšetřovatel:
          • Hui Wang
        • Dílčí vyšetřovatel:
          • Yang Liu
        • Dílčí vyšetřovatel:
          • Shen Luo
        • Dílčí vyšetřovatel:
          • Xiaomei Sun

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

  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Metoda odběru vzorků

Ukázka pravděpodobnosti

Studijní populace

Všechny informace o pacientech a zobrazovací údaje byly shromážděny z porodnické a gynekologické nemocnice na univerzitě Fudan. Tato nemocnice je specializovaným zařízením terciární péče a je uznávána jako přední porodnická a gynekologická nemocnice v Číně.

Popis

Kritéria pro zařazení:

  1. pacientky s předoperační diagnózou invazivního karcinomu děložního hrdla stadia I-III, s jakýmkoliv typem patologie a pacientky, které v naší nemocnici podstoupily radikální/modifikovanou radikální operaci karcinomu děložního hrdla + disekci pánevních lymfatických uzlin.
  2. Věk ≥18 let a ≤80 let
  3. pacientů s kompletními předoperačními snímky z MRI pánve a pooperační patologií a klinickými daty v naší nemocnici

Kritéria vyloučení:

  1. Pacientky během těhotenství nebo kojení, pacientky do 42 dnů po potratu
  2. Pacientky, které podstoupily neoadjuvantní chemoterapii nebo radioterapii před operací pro tento předchozí karcinom děložního čípku
  3. Pacienti s jinými zhoubnými nádory do 5 let
  4. Kombinace jiných základních onemocnění, která mohou vést ke zvětšení pánevních lymfatických uzlin
  5. Zobrazovací zpráva více než 1 měsíc před operací
  6. Špatná kvalita obrazu a k nepoznání

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

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Model pro identifikaci metastáz v pánevních lymfatických uzlinách na předoperačním zobrazení
Časové okno: Od registrace do konce vývoje modelu po 24 měsících
Technologie umělé inteligence (AI) byla využita k vývoji modelu pro identifikaci metastáz v pánevních lymfatických uzlinách z předoperačních snímků s cílem zvýšit přesnost předoperační detekce metastáz v lymfatických uzlinách u rakoviny děložního čípku. Model byl validován s hlavním diagnostickým zaměřením na stanovení stavu metastáz do lymfatických uzlin.
Od registrace do konce vývoje modelu po 24 měsících

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Obstetrics & Gynecology Hospital of Fudan University

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)

1. února 2024

Primární dokončení (Odhadovaný)

1. prosince 2025

Dokončení studie (Odhadovaný)

1. prosince 2025

Termíny zápisu do studia

První předloženo

3. června 2024

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

3. června 2024

První zveřejněno (Aktuální)

7. června 2024

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

7. června 2024

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

3. června 2024

Naposledy ověřeno

1. června 2024

Více informací

Termíny související s touto studií

Klíčová slova

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • FUOBGY2024-33

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

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 .

Klinické studie na Rakovina děložního hrdla

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Spain

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

Předplatit