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

Histopatologiske billeder baseret på overlevelsesforudsigelse af gliompatienter, der bruger kunstig intelligens

5. februar 2021 opdateret af: Zhenyu Zhang, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University

Histopatologibilleder baseret på overlevelsesforudsigelse af patienter med primært gliom ved hjælp af dyb læring eller maskinlæring

Dette register sigter mod at indsamle klinisk, molekylær og histopatologisk billeddannelse, herunder detaljerede overlevelsesdata, kliniske parametre, molekylær patologi (1p/19q-kodeletion, MGMT-methylering, IDH- og TERTp-mutationer osv.) og billeder af HE-skiver i primære gliomer. Ved at udnytte kunstig intelligens vil dette register søge at konstruere og forfine hstopatologisk billeddannelsesbaserede algoritmer, der er i stand til at forudsige patienters overlevelse inden for rammerne af molekylær patologi eller undergrupper af gliomer.

Studieoversigt

Status

Rekruttering

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljeret beskrivelse

Ikke-invasiv og præcis forudsigelse for overlevelse af gliompatienter er udfordrende. Med udviklingen af ​​kunstig intelligens ligger meget mere potentiale i histopatologiske billeder af HE-skiver i primære gliomer, der kan udgraves for at hjælpe med forudsigelse af patienters prognose inden for rammerne af molekylær patologi af gliomer. Oprettelsen af ​​et register for primært gliom med detaljerede overlevelsesdata, molekylær patologi, histopatologisk billeddata og med tilstrækkelig stikprøvestørrelse til dyb læring (>1000) giver muligheder for personlig forudsigelse af overlevelse af gliompatienter med ikke-invasivitet og præcision.

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Forventet)

3500

Kontakter og lokationer

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

Studiekontakt

Studiesteder

  • Kina
    • Henan
      • Zhengzhou, Henan, Kina, 450052
        • Rekruttering
        • Department of Neurosurgery, First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
        • Kontakt:

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

1 år til 90 år (Barn, Voksen, Ældre voksen)

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Køn, der er berettiget til at studere

Alle

Prøveudtagningsmetode

Sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

Pasienter med nydiagnosticeret gliom, som modtager tumorresektion med en forventet levetid på mere end 3 måneder

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  • Patienter skal have radiologisk og histologisk bekræftet diagnose af primært gliom
  • Forventet levetid på mere end 3 måneder
  • Skal modtage tumorresektion
  • Underskrevet informeret samtykke

Ekskluderingskriterier:

  • Ingen gliomer
  • Ingen tilstrækkelig mængde af tumorvæv til påvisning af molekylær patologi
  • Patienter, der er gravide eller ammer
  • Patienter, der lider af alvorlige systematiske fejl

Studieplan

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

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
AUC for overlevelsesforudsigelse
Tidsramme: op til 10 år
AUC for overlevelsesforudsigelse ydeevne=sensitivitet+specificitet-1
op til 10 år

Samarbejdspartnere og efterforskere

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

Sponsor

The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University

Samarbejdspartnere

Sun Yat-sen University

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 (Faktiske)

1. januar 2017

Primær færdiggørelse (Forventet)

1. januar 2027

Studieafslutning (Forventet)

1. juni 2027

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

30. december 2019

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

30. december 2019

Først opslået (Faktiske)

2. januar 2020

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

8. februar 2021

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

5. februar 2021

Sidst verificeret

1. februar 2021

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Nøgleord

Yderligere relevante MeSH-vilkår

Andre undersøgelses-id-numre

  • GliomaAI-4

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

UBESLUTET

IPD-planbeskrivelse

Uafklaret

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

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 .

Kliniske forsøg med Gliom

Søg i lignende forsøg

Sponsorer og samarbejdspartnere

Medicinske tilstande

Narkotikainterventioner

CROs by country

CROs in Madagascar

Betingelser

Sjældne sygdomme

Narkotikainterventioner

Kosttilskud

Sponsor / samarbejdspartnere

Placeringer

Abonner