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Forschung zur pathologischen bildgebenden Diagnose von Augentumoren basierend auf einem neuen Algorithmus für künstliche Intelligenz

4. Januar 2021 aktualisiert von: Chun Zhang, Peking University
Der Zweck dieser Studie besteht darin, einen standardisierten Prozess zur Gewinnung digitaler pathologischer Bildinformationen von Augentumoren zu etablieren. Verwenden Sie moderne pathologische Techniken, um die Koexpressionsinformationen mehrerer Biomarker in den pathologischen Geweben von Augentumoren zu erhalten, und erstellen Sie schließlich standardisierte digitale Augentumoren mit Biomarkern Pathologie-Bilddatenbank.

Studienübersicht

Status

Unbekannt

Bedingungen

Detaillierte Beschreibung

Bei dieser Studie handelt es sich um eine prospektive Studie. Patienten mit häufigen und repräsentativen Augentumoren in der Abteilung für Augenheilkunde des Dritten Krankenhauses der Universität Peking werden nach Einverständniserklärung ausgewählt und eingeschrieben, um grundlegende klinische Informationen, präoperative Blutproben und Augentumoren zu sammeln. Erhalten Sie pathologische Bildanmerkungsdaten und genombezogene Daten von Augentumor-Gewebeproben, Verwendung von Blutproben für die Analyse genomischer Informationen, Bereitstellung mehrdimensionaler Daten für die Entwicklung von Algorithmen für künstliche Intelligenz und Erstellung künstlicher Intelligenz-gestützter Bilddaten für Augentumoren. Standardisierung des Prozesses und Einrichtung einer multimodalen standardisierten Datenbank für Augentumoren von „klinischen Informationen – Gewebeproben – pathologischen Bildern – Genomdaten“. Die Datenbank und das Diagnosesystem werden miteinander korreliert, um optimale Bilddaten für späteres maschinelles Lernen und die damit verbundene Algorithmenentwicklung bereitzustellen. Schließlich werden die Forscher den Entwurf eines neuen, durch künstliche Intelligenz unterstützten Diagnosesystems für Augentumoren abschließen.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

100

Kontakte und Standorte

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

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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Patienten aus der Abteilung für Augenheilkunde des dritten Krankenhauses der Universität Peking, die einen Augentumor haben und sich einer Operation unterziehen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. Patienten, bei denen Augentumoren diagnostiziert wurden und die sich einer Augentumoroperation unterziehen.
  2. Patienten unterzeichnen eine Einverständniserklärung zur Probenentnahme und zum Probentransfer und können bei langfristigen regelmäßigen Nachsorgeanforderungen mitarbeiten.

Ausschlusskriterien:

  1. Patienten, die aus verschiedenen Gründen nicht in der Lage sind, sich einer Tumoroperation zu unterziehen oder keine Proben einzubehalten.
  2. Patienten, die positiv auf Hepatitis B, HIV und Syphilis sind.
  3. Die Compliance der Patienten ist schlecht.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Melanom und Nävus
Patienten, bei denen vor der Operation ein Melanom oder/und ein Nävus auf der Haut um das Auge diagnostiziert wurde.
Basalzellkarzinom; Plattenepithelkarzinom; Talgdrüsenkarzinom
Patienten, bei denen vor der Operation ein Basalzellkarzinom, Plattenepithelkarzinom oder Talgdrüsenkarzinom diagnostiziert wurde.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Vergleich der diagnostischen Genauigkeit von OPAL und IHC für Melanome und andere Tumoren.
Zeitfenster: Bis zu 24 Wochen.
Das Ergebnis der automatischen OPAL-Analyse wird mit der manuellen IHC-Zählanalyse verglichen. Die Genauigkeit der Studie wird als „Erfolg“ erklärt, wenn die automatische OPAL-Analyse mehr als 85 % der manuellen Zählung für alle Antikörper erreicht.
Bis zu 24 Wochen.

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Peking University

Ermittler

  • Hauptermittler: Chun Zhang, MD/PHD, Peking University Third Hospital

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 (Voraussichtlich)

31. Dezember 2020

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

1. Juni 2022

Studienabschluss (Voraussichtlich)

1. Juni 2022

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

19. November 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

4. Januar 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

5. Januar 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

5. Januar 2021

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

4. Januar 2021

Zuletzt verifiziert

1. Januar 2021

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • IRB00006761-M2020434

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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