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

Dyb læring til histopatologisk klassificering og prognose af gynækologiske glatte muskeltumorer (STUMP)

13. januar 2026 opdateret af: Institut Bergonié
Glatte muskeltumorer i livmoderen, som ikke passer til de diagnostiske kriterier for godartethed (såsom leiomyomer) eller malignitet (såsom leiomyosarkomer) kaldes STUMP (glatmuskeltumor med usikkert malignt potentiale). En potentiel løsning på dette problem kunne være anvendelsen af ​​prædiktive modeller ved hjælp af kunstig intelligens (AI) til at hjælpe med den histopatologiske klassificering og prognose af gynækologiske glatte muskeltumorer. Dyb læring ved hjælp af konvolutionelle neurale netværk repræsenterer en specifik klasse af maskinlæring, hvor prædiktive modeller trænes ved at overveje små grupper af pixels i digitale billeder og iterativt identificere fremtrædende træk. I denne undersøgelse sigter vi mod at udvikle dyb læringsmodeller, der er i stand til nøjagtigt at underklassificere og forudsige prognosen for gynækologiske glatte muskeltumorer, baseret på histopatologiske træk ved hæmatoxylin og eosin (H&E) dias. Målet er at udvikle en diagnostisk og prognostisk algoritme til at hjælpe patologer med bedre at klassificere og diagnosticere glatte muskeltumorer i livmoderen og forudsige deres kliniske forløb.

Studieoversigt

Status

Rekruttering

Betingelser

Intervention / Behandling

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Anslået)

392

Kontakter og lokationer

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

Studiekontakt

Studiesteder

  • Frankrig
      • Bordeaux, Frankrig
        • Rekruttering
        • Institut Bergonie
        • Kontakt:
          • Sabrina CROCE

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

  • Barn
  • Voksen
  • Ældre voksen

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Prøveudtagningsmetode

Ikke-sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

- Uterine glatte muskeltumorer: leiomyomer, glatte muskeltumorer med usikker malignitet og leiomyossarkomer.

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  • Patienter med diagnosen uterine glatte muskeltumorer (leiomyomer, glatte muskeltumorer med usikker malignitet og leiomyosarkomer), registreret i RRePS-databasen og/eller behandlet på Institut Bergonié eller et af de deltagende centre.
  • Histopatologisk materiale tilgængeligt (petroleumsblokke og/eller objektglas).

Ekskluderingskriterier:

  • na

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
Intervention / Behandling
STUMP kohorte
Glatte muskeltumorer i livmoderen, som ikke passer til de diagnostiske kriterier for godartethed (såsom leiomyomer) eller malignitet (såsom leiomyosarkomer): glatmuskeltumor med usikkert malignt potentiale
Andet: Ingen indgriben
Ingen intervention, da dette er et observationsstudie
Leiomyoma-leiomyosarkom
Glatte muskeltumorer i livmoderen, der passer til de diagnostiske kriterier for benignitet (såsom leiomyomer) eller malignitet (såsom leiomyosarcomer)
Andet: Ingen indgriben
Ingen intervention, da dette er et observationsstudie

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Udvikl dyb læringsmodeller, der kan præcist underklassificere gynækologiske glatte muskelknuder
Tidsramme: gennem hele studieforløbet - i gennemsnit forventes 6 måneder efter dataindsamling
Dette projekt har til formål at forbedre diagnosticeringen og prognosen for gynækologiske glat muskel-tumorer, herunder leiomyomer (LM), leiomyosarkomer (LMS) og glat muskel-tumorer af usikker malign potentiale (STUMP). I detaljer vil en arbejdsgang bestående af 2 faser blive udviklet til automatisk at klassificere GSMT-subtyper fra hele-billede-billeder og til at forudsige progressionsfri overlevelse for patienter i LMS- og STUMP-grupperne, hvilket dermed giver klinikere et mere effektivt værktøj til at forbedre arbejdsgangskvaliteten.
gennem hele studieforløbet - i gennemsnit forventes 6 måneder efter dataindsamling

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Udvikl et prognostisk værktøj til STUMP
Tidsramme: 6 måneder efter at have modtaget dataene.
Udvikl en model til at forudsige progressionsfri overlevelse for STUMP-gruppen baseret på funktionerne udtrukket fra Whole Slide Images.
6 måneder efter at have modtaget dataene.

Samarbejdspartnere og efterforskere

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

Sponsor

Institut Bergonié

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. december 2023

Primær færdiggørelse (Anslået)

1. december 2026

Studieafslutning (Anslået)

1. december 2026

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

2. august 2024

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

2. august 2024

Først opslået (Faktiske)

6. august 2024

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

15. januar 2026

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

13. januar 2026

Sidst verificeret

1. januar 2026

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Nøgleord

Yderligere relevante MeSH-vilkår

Andre undersøgelses-id-numre

  • IB2023-STUMP

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 Stump

Kliniske forsøg med Ingen indgriben

Søg i lignende forsøg

Sponsorer og samarbejdspartnere

Medicinske tilstande

Narkotikainterventioner

CROs by country

CROs in Singapore

Betingelser

Sjældne sygdomme

Narkotikainterventioner

Kosttilskud

Sponsor / samarbejdspartnere

Placeringer

Abonner