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MR-basierte Überlebensvorhersage von Gliompatienten mit künstlicher Intelligenz

5. Februar 2021 aktualisiert von: Zhenyu Zhang, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University

MR-basierte Überlebensvorhersage von Patienten mit primärem Gliom mit Deep Learning oder Machine Learning

Dieses Register zielt darauf ab, klinische, molekulare und radiologische Daten zu sammeln, darunter detaillierte Überlebensdaten, klinische Parameter, molekulare Pathologie (1p/19q-Kodeletion, MGMT-Methylierung, IDH- und TERTp-Mutationen usw.) und konventionelle/fortgeschrittene/neue MR-Sequenzen (T1, T1c, T2, FLAIR, ADC, DTI, PWI usw.) von Patienten mit primären Gliomen. Durch die Nutzung künstlicher Intelligenz wird dieses Register versuchen, Algorithmen zu konstruieren und zu verfeinern, die in der Lage sind, das Überleben von Patienten im Rahmen der molekularen Pathologie oder Untergruppen von Gliomen vorherzusagen.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Die nicht-invasive und präzise Vorhersage des Überlebens von Gliompatienten ist eine Herausforderung. Mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz könnte viel mehr Potenzial in der präoperativen konventionellen/fortgeschrittenen MR-Bildgebung (T1-gewichtete Bildgebung, T2-gewichtete Bildgebung, FLAIR, kontrastverstärkte T1-gewichtete Bildgebung, diffusionsgewichtete Bildgebung und Perfusionsbildgebung) ausgegraben werden Hilfe bei der Prognose der Patientenprognose im Rahmen der molekularen Pathologie von Gliomen. Die Erstellung eines Registers für primäres Gliom mit detaillierten Überlebensdaten, molekularpathologischen und radiologischen Daten und mit einer ausreichenden Stichprobengröße für Deep Learning (> 1000) bietet Möglichkeiten für eine personalisierte Vorhersage des Überlebens von Gliompatienten mit Nicht-Invasivität und Präzision.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

2500

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

  • China
    • Henan
      • Zhengzhou, Henan, China, 450052
        • Rekrutierung
        • Department of Neurosurgery, First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
        • Kontakt:

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

1 Jahr bis 90 Jahre (Kind, Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Patienten mit neu diagnostiziertem Gliom, die eine Tumorresektion mit einer Lebenserwartung von mehr als 3 Monaten erhalten

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Die Patienten müssen eine radiologisch und histologisch bestätigte Diagnose eines primären Glioms haben
  • Lebenserwartung von mehr als 3 Monaten
  • Muss eine Tumorresektion erhalten
  • Unterschriebene Einverständniserklärung

Ausschlusskriterien:

  • Keine Gliome
  • Keine ausreichende Menge an Tumorgewebe zum Nachweis einer molekularen Pathologie
  • Patienten mit jeglicher Art von Bioimplantat, das durch mechanische, elektronische oder magnetische Geräte aktiviert wird
  • Patienten, die schwanger sind oder stillen
  • Patienten, die an schweren systematischen Fehlfunktionen leiden

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: Kohorte
  • Zeitperspektiven: Retrospektive

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
AUC der Überlebensvorhersageleistung
Zeitfenster: bis zu 10 Jahre
AUC der Überlebensvorhersageleistung = Sensitivität + Spezifität – 1
bis zu 10 Jahre

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University

Mitarbeiter

Sun Yat-sen University

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. Januar 2017

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

1. Januar 2027

Studienabschluss (Voraussichtlich)

1. Juni 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

30. Dezember 2019

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

30. Dezember 2019

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

2. Januar 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

8. Februar 2021

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

5. Februar 2021

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2021

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • GliomaAI-2

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

Unentschieden

Beschreibung des IPD-Plans

Unentschieden

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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