KI für Nierentumoren mittels nativer CT
Ein künstliches Intelligenzmodell für das Screening und die Diagnose von Nierentumoren auf Basis von kontrastmittelfreier CT
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Yajia Gu, MD
- Telefonnummer: +8621-64175590
- E-Mail: guyajia@fudan.edu.cn
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Bingni Zhou, MD
- Telefonnummer: +8621-64175590
- E-Mail: jobay2621405@126.com
Studienorte
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Shanghai Municipality
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Shanghai, Shanghai Municipality, China, 200032
- Fudan University Shanghai Cancer Center
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Kontakt:
- Yajia Gu, MD
- Telefonnummer: +8621-64175590
- E-Mail: guyajia@fudan.edu.cn
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Kontakt:
- Bingni Zhou, MD
- Telefonnummer: +8621-64175590
- E-Mail: jobay2621405@126.com
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten, die eine abdominale CT-Untersuchung durchgeführt haben.
- Patienten mit Nierenläsionen wurden gemäß standardisierter klinischer Pfade behandelt, einschließlich Nachsorge, Biopsie oder Operation.
- Maligne Läsionen wurden pathologisch bestätigt; benigne Läsionen wurden entweder durch pathologische Diagnose oder bildgebende Verlaufskontrolle bestätigt.
- Für die Nierenerkrankung war zuvor keine Behandlung erfolgt.
Ausschlusskriterien:
- Patienten lehnen die empfohlene Nachsorge, Biopsie oder Operation ab, was eine definitive Diagnose der Nierenläsion verhindert.
- Fehlende vollständige pathologische Bestätigung für als maligne verdächtigte Läsionen.
- Patienten haben zuvor irgendeine Form der Behandlung für die Nierenläsion erhalten.
- Schlechte Bildqualität, die die diagnostische Beurteilung beeinträchtigt.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Aufbau eines intelligenten Diagnosesystems für Nierenerkrankungen auf Basis von CT-Scans.
Zeitfenster: 1 Jahr
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Um ein intelligentes System für die Erkennung von Nierenmassenläsionen und deren Differenzierung in Zysten, gutartige und bösartige Neoplasmen zu entwickeln.
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1 Jahr
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
|---|---|
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Weiterentwicklung eines künstlichen Intelligenzmodells zur effektiven Diagnose pathologischer Typen häufiger Nierentumoren.
Zeitfenster: 1 Jahr
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1 Jahr
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
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
- Urogenitale Erkrankungen
- Urogenitale Neoplasmen
- Neubildungen nach Standort
- Neubildungen
- Männliche Urogenitalerkrankungen
- Nierenerkrankungen
- Urologische Erkrankungen
- Weibliche Urogenitalerkrankungen
- Weibliche Urogenitalerkrankungen und Schwangerschaftskomplikationen
- Urologische Neubildungen
- Nierentumoren
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 2509-Exp275
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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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