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

Clinical Application Value of Deep Learning-Based "Opportunistic Screening" for Malignant Tumors on Routine Non-Contrast Chest-Abdomen-Pelvis CT

30. července 2026 aktualizováno: Lian Yang

This study aims to develop and validate a deep learning-based opportunistic multi-cancer screening system using routine non-contrast chest-abdomen-pelvis CT examinations, including CHANCE-Breast, CHANCE-Liver, CHANCE-Kidney, and CHANCE-Bladder, for the early detection of breast, liver, kidney, and bladder cancers. In addition, the study will assess a human-AI collaborative framework to determine its potential for improving cancer detection and reducing missed diagnoses in clinical practice.

Přehled studie

Postavení

Zatím nenabíráme

Podmínky

Nádor

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

100000

Kontakty a umístění

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

Studijní kontakt

Jméno: Lian Yang
Telefonní číslo: 18986273791
E-mail: yanglian@hust.edu.cn

Studijní místa

Čína
- Hubei
  - Wuhan, Hubei, Čína, 430000
    - Union Hospital，Tongji Medical College，Huazhong University of Science and Technology
    - Kontakt:
      
      Lian Yang
      
      Telefonní číslo: 18986273791
      
      E-mail: yanglian@hust.edu.cn

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

Ano

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Patients with a confirmed diagnosis of the target malignancy who received treatment.

Popis

Inclusion Criteria:

Patients with a confirmed diagnosis of the target malignancy who received treatment at our institution;
Diagnostic-quality CT images without substantial metal or motion artifacts and with complete anatomical coverage of the target organ (breast, liver, kidney, or bladder);
Availability of complete pre-treatment non-contrast CT imaging data.

Exclusion Criteria:

Non-diagnostic image quality;
Absence of a definitive reference-standard diagnosis;
Incomplete clinical or imaging data.

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

Počet skupin / kohort

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Positive Group / Malignant Cohort
Negative Control Group I / Benign Cohort
Negative Control Group II / Healthy Cohort

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku	Popis opatření	Časové okno
Accuracy Časové okno: 1.5 years	Proportion of correct classifications	1.5 years
Sensitivity Časové okno: 1.5years	Proportion of true positive cases	1.5years
Specificity Časové okno: 1.5years	Proportion of true negative cases	1.5years

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku	Popis opatření	Časové okno
Delta Sensitivity (AI-assisted vs. unassisted) Časové okno: 1.5years	Absolute difference in sensitivity between AI-assisted and unassisted human readings	1.5years
Delta Specificity (AI-assisted vs. unassisted) Časové okno: 1.5years	Absolute difference in specificity between AI-assisted and unassisted human readings	1.5years
Delta Accuracy (AI-assisted vs. unassisted) Časové okno: 1.5years	Absolute difference in accuracy between AI-assisted and unassisted human readings	1.5years

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Lian Yang

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 (Odhadovaný)

1. července 2026

Primární dokončení (Odhadovaný)

1. července 2028

Dokončení studie (Odhadovaný)

1. července 2028

Termíny zápisu do studia

První předloženo

5. června 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality