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

Multimodal Imaging and Digital Pathology for Prostate Cancer Prediction

25. května 2026 aktualizováno: Fubo Wang, Guangxi Medical University

A Multicenter Study of a Deep Learning Model Based on Spatial Registration of Multimodal Imaging and Digital Pathology for Predicting Clinically Significant Prostate Cancer

This is a multicenter observational study. A deep learning model integrated with multimodal imaging and digital pathology spatial registration is built based on preoperative multiparametric magnetic resonance imaging, transrectal ultrasound and postoperative digital pathological whole slide images. The study is designed to achieve accurate prediction of clinically significant prostate cancer and non-invasive risk stratification. Unnecessary prostate biopsy and overdiagnosis can be reduced to support the optimization of clinical diagnosis and treatment strategies.

Přehled studie

Detailní popis

This prospective and retrospective multicenter observational study enrolls patients with suspected prostate cancer who receive standardized preoperative multiparametric magnetic resonance imaging, transrectal ultrasound examination, followed by prostate biopsy or radical prostatectomy. Complete clinical data including age, BMI, prostate specific antigen indicators, PI-RADS v2.1 scores, Gleason score and ISUP grading are collected from all eligible participants.

Biomechanically constrained non-rigid spatial registration technique is applied to achieve precise alignment between preoperative multimodal images and postoperative digital pathological whole slide images using high-quality multicenter datasets. A transformer-based multimodal deep learning fusion model is developed to analyze correlations between macroscopic imaging features and microscopic pathological heterogeneity, thereby establishing an interpretable artificial intelligence framework for clinically significant prostate cancer prediction.

Comprehensive model validation is conducted via internal cross-validation, external multicenter independent verification and international public datasets. Decision curve analysis and clinical impact curve are applied to assess clinical applicability. The model serves as an intelligent auxiliary tool to refine biopsy strategies, avoid redundant puncture and excessive treatment, and facilitate early precise diagnosis and risk stratification of prostate cancer.

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

3000

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

    • Guangxi
      • Liuzhou, Guangxi, Čína, 545006
        • Nábor
        • Liuzhou People's Hospital Affiliated to Guangxi Medical University
        • Kontakt:

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

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

This is a prospective and retrospective multicenter cohort study. The study population consists of consecutive male subjects aged 40-90 years who are scheduled to undergo or have undergone prostate biopsy or radical prostatectomy, with complete standard-of-care preoperative multiparametric MRI (mpMRI), transrectal ultrasound (TRUS) images, and corresponding pathological diagnosis results. The collected data include:

  1. Preoperative mpMRI and TRUS images
  2. Digital whole-slide images of prostate biopsy specimens
  3. Digital whole-slide images of radical prostatectomy specimens (if performed) The prospective cohort will include newly enrolled subjects who provide written informed consent, while the retrospective cohort will include historical subjects with complete imaging, pathology slide, and clinical data from participating centers.

Popis

Inclusion Criteria:

  1. Subjects who are scheduled to undergo or have undergone prostate biopsy or radical prostatectomy.
  2. Subjects who have completed standard-of-care preoperative multiparametric MRI (mpMRI) and transrectal ultrasound (TRUS) examinations.
  3. Subjects with complete pathological diagnosis results available.
  4. Age between 40 and 90 years.
  5. Able and willing to provide written informed consent (for prospective cohort participants only).

Exclusion Criteria:

  1. Prior history of pelvic radiation therapy or radical prostatectomy.
  2. Incomplete or poor-quality mpMRI or TRUS images (e.g., motion artifacts, insufficient sequences).
  3. Concurrent other primary malignant tumors.
  4. Severe systemic diseases that may affect the evaluation of the prostate.
  5. Subjects with incomplete clinical or pathological data.
  6. Contraindications to MRI examination (e.g., incompatible metallic implants, severe claustrophobia).

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
Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) for predicting clinically significant prostate cancer (csPCa)
Časové okno: Baseline (at the time of imaging/pathology data collection)
The diagnostic performance of the multimodal deep learning model in predicting clinically significant prostate cancer using preoperative imaging data from this prospective and retrospective multicenter cohort. The AUC will be calculated to evaluate the model's discriminative ability.
Baseline (at the time of imaging/pathology data collection)

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Vyšetřovatelé

  • Vrchní vyšetřovatel: Fubo Wang, MD, Guangxi Medical University

Publikace a užitečné odkazy

Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.

Obecné publikace

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)

30. května 2025

Primární dokončení (Odhadovaný)

30. června 2030

Dokončení studie (Odhadovaný)

31. prosince 2030

Termíny zápisu do studia

První předloženo

13. května 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

25. května 2026

První zveřejněno (Aktuální)

29. května 2026

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

29. května 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

25. května 2026

Naposledy ověřeno

1. května 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

Popis plánu IPD

This study does not have a plan to share individual participant data due to institutional and ethical restrictions.

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 prostaty (diagnostika)

Klinické studie na No Intervention: Observational Cohort

Předplatit