Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Værdien af ​​kunstig intelligens-baseret 18F-FDG PET/CT i differentiel diagnose, effektivitetsforudsigelse og prognoseforudsigelse af T-NK-cellelymfom: en klinisk undersøgelse

18. december 2024 opdateret af: GUO RUI, Ruijin Hospital
Baseret på PET/CT-billeddannelsesdata fra patienter med T-NK-cellelymfom, bruges maskinlæring og deep learning-metoder til at udtrække billeddannelsesfunktioner, etablere en T-NK-cellelymfom-forudsigelsesmodel og give mere videnskabelig og præcis prognoseforudsigelse for klinik.

Studieoversigt

Status

Ikke rekrutterer endnu

Betingelser

Detaljeret beskrivelse

Denne undersøgelse vedtager et multicenter retrospektivt kohortestudiedesign, vi leverede PET/CT af 200 patienter med T-NK-cellelymfom som et eksternt valideringssæt til modelvalidering.

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Anslået)

200

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

Studiesteder

    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, Kina
        • Ruijin Hospital affiliated to Shanghai Jiao Tong University of Medicine

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

  • Voksen
  • Ældre voksen

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Prøveudtagningsmetode

Sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

Patologisk histologi bekræftet som T-NK-cellelymfom på Ruijin Hospital, Shanghai JiaoTong University School of Medicine

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

1. Patologisk histologi bekræftet som T-NK-cellelymfom; 2.18F-FDG PET/CT undersøgelse før behandling; 3. Brug af moderne bedste praksis behandlingsmuligheder; 4. Der blev indhentet fuldstændige klinisk-patologiske og opfølgningsdata.

Ekskluderingskriterier:

  1. Patienten havde tidligere modtaget antitumorbehandling;
  2. Patienten havde en historie med andre tumorer;
  3. Ufuldstændig klinisk information eller billeddannelsesdata;
  4. Samtidig andre maligne tumorer.

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

Kohorter og interventioner

Gruppe / kohorte
patientens diagnose af T-NK celle lymfom

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Evaluering af værdien af ​​kunstig intelligens-baseret 18F-FDG PET/CT af T-NK-cellelymfom
Tidsramme: Inden for 1 uge efter tilmelding og efter 3 måneders behandling
Værdien af ​​kunstig intelligens-baseret 18F-FDG PET/CT i differentiel diagnose, effektivitetsforudsigelse og prognoseforudsigelse af T-NK-cellelymfom
Inden for 1 uge efter tilmelding og efter 3 måneders behandling

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Samlet overlevelse
Tidsramme: 3 år
Samlet overlevelse
3 år
Fremskridt fri overlevelse
Tidsramme: 3 år
Fremskridt fri overlevelse
3 år

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Samarbejdspartnere

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Anslået)

1. januar 2025

Primær færdiggørelse (Anslået)

31. december 2027

Studieafslutning (Anslået)

31. december 2027

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

18. december 2024

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

18. december 2024

Først opslået (Faktiske)

25. marts 2025

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

25. marts 2025

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

18. december 2024

Sidst verificeret

1. september 2024

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Andre undersøgelses-id-numre

  • RuijinH 2024-349

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

INGEN

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

produkt fremstillet i og eksporteret fra U.S.A.

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .