Blasenkrebserkennung mit Convolutional Neural Networks (BLAInostic)
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Nessn Azawi, phd
- Telefonnummer: 26393034
- E-Mail: nesa@regionsjaelland.dk
Studienorte
-
-
-
Roskilde, Dänemark, 4000
- Rekrutierung
- Zealand University Hospital
-
Kontakt:
- Nessn H. Azawi, M.D.
- Telefonnummer: 004526393034
- E-Mail: nesa@regionsjaelland.dk
-
Hauptermittler:
- Nessn Azawi, Ph.D
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten mit erstmaliger Hämaturie
- Patienten mit dem Kontrollprogramm für früheren Blasenkrebs
Ausschlusskriterien:
- Patienten mit Kontroll-Zystoskop für eine Erkrankung ohne Krebsverdacht
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
|
Blasentumor erkennen
Patienten mit Hämaturie oder früherem Blasentumor
|
Erkennung von Blasentumoren mit Hilfe von künstlicher Intelligenz
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Vergleich der Standardtechnik mit maschinellem Lernen
Zeitfenster: 5 Jahre
|
Die Genauigkeit des maschinellen Lernens zur Erkennung von Blasenkrebs im Vergleich zur Standard-Zystoskopie
|
5 Jahre
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Erkennungsgenauigkeit von Subtypen von Blasenkrebs
Zeitfenster: 5 Jahre
|
Die Fähigkeit des maschinellen Lernens, hochgradigen Blasenkrebs von niedriggradigem Blasenkrebs zu unterscheiden
|
5 Jahre
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Nessn Azawi, phd, Zealand University Hospital
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
- Neubildungen
- Urologische Neubildungen
- Urogenitale Neoplasmen
- Neubildungen nach Standort
- Urologische Erkrankungen
- Erkrankungen der Harnblase
- Weibliche Urogenitalerkrankungen
- Weibliche Urogenitalerkrankungen und Schwangerschaftskomplikationen
- Urogenitale Erkrankungen
- Männliche Urogenitalerkrankungen
- Neoplasien der Harnblase
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- SJ-905
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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