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

Udvikling af en billeddiagnostisk forudsigelsesmodel for bækkenlymfeknudemetastase af livmoderhalskræft ved brug af kunstig intelligensteknikker.

3. juni 2024 opdateret af: Obstetrics & Gynecology Hospital of Fudan University
Denne undersøgelse er et retrospektivt eksplorativt forsøg udført på et enkelt center med det formål at udvikle og validere en præoperativ lymfatisk metastasemodel for livmoderhalskræft ved hjælp af kunstig intelligens dyb læring. Modellen er trænet ved hjælp af præoperativ billeddannelse og postoperative patologiske fund af livmoderhalskræftpatienter med det mål at øge nøjagtigheden af ​​forudsigelse af lymfatisk metastase gennem præoperativ billeddannelse og give indsigt i behandlingsbeslutninger.

Studieoversigt

Status

Rekruttering

Betingelser

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Anslået)

4000

Kontakter og lokationer

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

Studiekontakt

Studiesteder

  • Kina
    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, Kina, 200090
        • Rekruttering
        • The Obstetrics and Gynecology Hospital of Fudan University
        • Kontakt:
        • Ledende efterforsker:
          • Xin Wu
        • Underforsker:
          • Hua Jiang
        • Underforsker:
          • Xuan Yin
        • Underforsker:
          • Ling Qiu
        • Underforsker:
          • Hui Wang
        • Underforsker:
          • Yang Liu
        • Underforsker:
          • Shen Luo
        • Underforsker:
          • Xiaomei Sun

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

Alle patientoplysninger og billeddannelsesdata blev indsamlet fra Obstetrics and Gynecology Hospital of Fudan University. Dette hospital er en specialiseret tertiær plejefacilitet og er anerkendt som det førende obstetriske og gynækologiske hospital i Kina.

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  1. patienter med præoperativ diagnose af invasiv livmoderhalskræft stadium I-III, med enhver form for patologi, og patienter, der har gennemgået radikal/modificeret radikal livmoderhalskræftoperation + bækkenlymfeknudedissektion på vores hospital.
  2. Alder ≥18 år og ≤80 år
  3. patienter med komplette præoperative bækken MR-billeder og postoperativ patologi og kliniske data på vores hospital

Eksklusionskriterier:

  1. Patienter under graviditet eller amning, patienter inden for 42 dage efter abort
  2. Patienter, der har modtaget neoadjuverende kemoterapi eller strålebehandling før operation for denne tidligere livmoderhalskræft
  3. Patienter med andre maligne tumorer inden for 5 år
  4. Kombination af andre underliggende sygdomme, der kan føre til forstørrede bækkenlymfeknuder
  5. Billeddiagnostik mere end 1 måned før operationen
  6. Dårlig billedkvalitet og uigenkendelig

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
En model til identifikation af bækkenlymfeknudemetastaser på præoperativ billeddannelse
Tidsramme: Fra tilmelding til afslutning af udvikling af model ved 24 måneder
Kunstig intelligens (AI) teknologi blev brugt til at udvikle en model til identifikation af bækkenlymfeknudemetastaser fra præoperative billeder for at øge nøjagtigheden af ​​præoperativ lymfeknudemetastasering ved livmoderhalskræft. Modellen blev valideret med det primære diagnostiske fokus på at bestemme status for lymfeknudemetastase.
Fra tilmelding til afslutning af udvikling af model ved 24 måneder

Samarbejdspartnere og efterforskere

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

Sponsor

Obstetrics & Gynecology Hospital of Fudan 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. februar 2024

Primær færdiggørelse (Anslået)

1. december 2025

Studieafslutning (Anslået)

1. december 2025

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

3. juni 2024

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

3. juni 2024

Først opslået (Faktiske)

7. juni 2024

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

7. juni 2024

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

3. juni 2024

Sidst verificeret

1. juni 2024

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Nøgleord

Yderligere relevante MeSH-vilkår

Andre undersøgelses-id-numre

  • FUOBGY2024-33

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

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 .

Abonner