Deep Learning zur histopathologischen Klassifizierung und Prognose gynäkologischer Tumoren der glatten Muskulatur (STUMP)
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Sabrina CROCE
- Telefonnummer: +33556333333
- E-Mail: s.croce@bordeaux.unicancer.fr
Studienorte
-
-
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Bordeaux, Frankreich
- Rekrutierung
- Institut Bergonie
-
Kontakt:
- Sabrina CROCE
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten mit einer Diagnose von Tumoren der glatten Gebärmuttermuskulatur (Leiomyome, Tumoren der glatten Muskulatur unsicherer Malignität und Leiomyosarkome), die in der RRePS-Datenbank registriert sind und/oder am Institut Bergonié oder einem der teilnehmenden Zentren behandelt werden.
- Histopathologisches Material vorhanden (Petroleumblöcke und/oder Objektträger).
Ausschlusskriterien:
- n / A
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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STUMP-Kohorte
Tumoren der glatten Muskulatur der Gebärmutter, die nicht den diagnostischen Kriterien der Gutartigkeit (z. B. Leiomyome) oder Bösartigkeit (z. B. Leiomyosarkome) entsprechen: Tumor der glatten Muskulatur mit ungewissem bösartigen Potenzial
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Keine Intervention, da es sich um eine Beobachtungsstudie handelt
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Leiomyom-Leiomyosarkom
Tumoren der glatten Muskulatur der Gebärmutter, die den Diagnosekriterien Gutartigkeit (wie Leiomyome) oder Bösartigkeit (wie Leiomyosarkome) entsprechen
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Keine Intervention, da es sich um eine Beobachtungsstudie handelt
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Entwickeln Sie Deep-Learning-Modelle, die gynäkologische glatte Muskelgeschwülste genau subklassifizieren können
Zeitfenster: während der gesamten Studiendurchführung - ein erwarteter Durchschnitt von 6 Monaten nach der Datenerhebung
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Dieses Projekt zielt darauf ab, die Diagnose und Prognose gynäkologischer glattmuskulärer Tumoren zu verbessern, einschließlich Leiomyomen (LM), Leiomyosarkomen (LMS) und glattmuskulären Tumoren mit ungewissem malignem Potenzial (STUMP).
Im Detail wird ein Arbeitsablauf entwickelt, der zwei Stufen umfasst, um GSMT-Subtypen automatisch aus Ganzschnittbildern zu klassifizieren und das progressionsfreie Überleben von Patienten in den LMS- und STUMP-Gruppen vorherzusagen, wodurch Klinikern ein effektiveres Werkzeug zur Verbesserung der Arbeitsablaufqualität bereitgestellt wird.
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während der gesamten Studiendurchführung - ein erwarteter Durchschnitt von 6 Monaten nach der Datenerhebung
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Entwickeln Sie ein prognostisches Instrument für STUMP
Zeitfenster: 6 Monate nach Erhalt der Daten.
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Entwickeln Sie ein Modell zur Vorhersage des progressionsfreien Überlebens für die STUMP-Gruppe basierend auf den aus Ganzschnittbildern extrahierten Merkmalen.
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6 Monate nach Erhalt der Daten.
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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
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- IB2023-STUMP
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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