Entwicklung eines bildgebenden Vorhersagemodells für Beckenlymphknotenmetastasen bei Gebärmutterhalskrebs unter Verwendung von Techniken der künstlichen Intelligenz.
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Xin Wu
- Telefonnummer: (021)33189900
- E-Mail: wuxin_fc@fudan.edu.cn
Studienorte
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Shanghai
-
Shanghai, Shanghai, China, 200090
- Rekrutierung
- The Obstetrics and Gynecology Hospital of Fudan University
-
Kontakt:
- Xin Wu
- Telefonnummer: 8613764046908
- E-Mail: wuxin_fc@fudan.edu.cn
-
Hauptermittler:
- Xin Wu
-
Unterermittler:
- Hua Jiang
-
Unterermittler:
- Xuan Yin
-
Unterermittler:
- Ling Qiu
-
Unterermittler:
- Hui Wang
-
Unterermittler:
- Yang Liu
-
Unterermittler:
- Shen Luo
-
Unterermittler:
- Xiaomei Sun
-
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten mit der präoperativen Diagnose eines invasiven Gebärmutterhalskrebses im Stadium I-III, mit jeder Art von Pathologie, und Patienten, die sich in unserem Krankenhaus einer radikalen/modifizierten radikalen Gebärmutterhalskrebsoperation + Beckenlymphknotendissektion unterzogen haben.
- Alter ≥18 Jahre und ≤80 Jahre
- Patienten mit vollständigen präoperativen Becken-MRT-Bildern sowie postoperativen Pathologie- und klinischen Daten in unserem Krankenhaus
Ausschlusskriterien:
- Patientinnen während der Schwangerschaft oder Stillzeit, Patientinnen innerhalb von 42 Tagen nach der Abtreibung
- Patienten, die vor der Operation wegen dieses früheren Gebärmutterhalskrebses eine neoadjuvante Chemotherapie oder Strahlentherapie erhalten haben
- Patienten mit anderen bösartigen Tumoren innerhalb von 5 Jahren
- Kombination anderer Grunderkrankungen, die zu vergrößerten Beckenlymphknoten führen können
- Bildgebungsbericht mehr als 1 Monat vor der Operation
- Schlechte Bildqualität und nicht erkennbar
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Ein Modell zur Identifizierung von Beckenlymphknotenmetastasen in der präoperativen Bildgebung
Zeitfenster: Von der Einschreibung bis zum Ende der Modellentwicklung nach 24 Monaten
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Mithilfe der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) wurde ein Modell zur Identifizierung von Beckenlymphknotenmetastasen anhand präoperativer Bilder entwickelt, um die Genauigkeit der präoperativen Erkennung von Lymphknotenmetastasen bei Gebärmutterhalskrebs zu verbessern.
Das Modell wurde validiert, wobei der diagnostische Schwerpunkt auf der Bestimmung des Status der Lymphknotenmetastasierung lag.
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Von der Einschreibung bis zum Ende der Modellentwicklung nach 24 Monaten
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
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
- Pathologische Prozesse
- Neubildungen
- Urogenitale Neoplasmen
- Neubildungen nach Standort
- Uterusneoplasmen
- Genitale Neubildungen, weiblich
- Gebärmutterhalskrankheiten
- Uteruserkrankungen
- Neoplastische Prozesse
- Weibliche Urogenitalerkrankungen
- Weibliche Urogenitalerkrankungen und Schwangerschaftskomplikationen
- Urogenitale Erkrankungen
- Genitalerkrankungen
- Genitalerkrankungen, weiblich
- Gebärmutterhalstumoren
- Neoplasma Metastasierung
- Lymphatische Metastasierung
Andere Studien-ID-Nummern
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- FUOBGY2024-33
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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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