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MRT-basiertes KI-System nach Strahlentherapie zur Vorhersage von Strahlenproktitis bei Beckenkrebs (MRI-RP-2021)

8. Juni 2021 aktualisiert von: Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
In dieser Studie verwenden die Forscher ein unterstützendes System der künstlichen Intelligenz (KI), um eine Strahlenproktitis bei Patienten mit Beckenkrebs vorherzusagen, die sich einer Strahlentherapie unterzogen haben. Ob die Teilnehmer die Strahlungsproktitis erreichen, wird durch das System basierend auf den Radiomics-Merkmalen identifiziert, die aus der Magnetresonanztomographie (MRI) nach der Strahlentherapie extrahiert wurden. In dieser multizentrischen, prospektiven klinischen Studie wird die Vorhersagekraft zur Unterscheidung von Personen mit Strahlenproktitis von Patienten ohne Strahlenproktitis validiert.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Dies ist eine multizentrische, prospektive klinische Beobachtungsstudie zur Suche nach einem besseren Weg zur Vorhersage der Strahlenproktitis bei Patienten mit Beckenkrebs auf der Grundlage der Magnetresonanztomographie (MRT)-Daten nach der Strahlentherapie. Patienten, bei denen pathologisch Beckenkrebs diagnostiziert wurde, werden vom Sixth Affiliated Hospital der Sun Yat-sen University, dem Sir Run Run Shaw Hospital und dem Third Affiliated Hospital des Kunming Medical College aufgenommen. Patienten mit Beckenkrebs, die eine Strahlentherapie erhalten haben, werden aufgenommen und ihre MRT-Bilder nach der Strahlentherapie werden verwendet, um ihre Strahlenproktitis vorherzusagen oder nicht. Die klinischen Symptome, endoskopischen Befunde, Bildgebung und Histopathologie als Standard. Die prädiktive Wirksamkeit wird in dieser multizentrischen, prospektiven klinischen Studie getestet.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

400

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • China
    • Guangdong
      • GuangZhou, Guangdong, China, 510655
        • The Sixth Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
        • Kontakt:
      • Guangzhou, Guangdong, China, 510000
        • The Sixth Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
        • Kontakt:
          • Xinjuan Fan, MD
    • Yunnan
      • Kunming, Yunnan, China, 650000
        • The Third Affiliated Hospital of Kunming Medical College
    • Zhejiang
      • HangZhou, Zhejiang, China, 310000
        • Sir Run Run Shaw Hospital
        • 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

18 Jahre bis 75 Jahre (ERWACHSENE, OLDER_ADULT)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

N/A

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Beckenkrebs, der sich einer Strahlentherapie unterzogen hat, wird in unsere Studie aufgenommen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • pathologisch als Beckentumoren diagnostiziert
  • beabsichtigen, eine Strahlentherapie zu erhalten oder sich einer Strahlentherapie zu unterziehen
  • Die MRT-Untersuchung (hochauflösende T2-gewichtete Bildgebung, kontrastverstärkte T1-gewichtete Bildgebung und diffusionsgewichtete Bildgebung sind erforderlich) wird nach der Strahlentherapie abgeschlossen

Ausschlusskriterien:

  • unzureichende Bildqualität der MRT (z. B. fehlende Sequenz, Bewegungsartefakte)
  • unvollständige Strahlentherapie

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Die Fläche unter der Kurve (AUC) der Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurven des KI-Vorhersagesystems bei der Vorhersage von Strahlenproktitis
Zeitfenster: Grundlinie
Die Fläche unter der Kurve (AUC) der Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurven des AI-Vorhersagesystems bei der Identifizierung der Strahlenproktitis-Kandidaten von Personen ohne Strahlenproktitis unter Beckenkrebs, die einer Strahlentherapie unterzogen wurden
Grundlinie

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Die Spezifität des KI-Vorhersagesystems bei der Vorhersage von Strahlenproktitis
Zeitfenster: Grundlinie
Die Spezifität des KI-Vorhersagesystems bei der Identifizierung der Strahlenproktitis-Kandidaten von Personen ohne Strahlenproktitis unter Beckenkrebs, die sich einer Strahlentherapie unterzogen haben
Grundlinie

Andere Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Die Empfindlichkeit des KI-Vorhersagesystems bei der Vorhersage der Strahlenproktitis-Kandidaten
Zeitfenster: Grundlinie
Die Sensitivität des KI-Vorhersagesystems bei der Identifizierung der Strahlenproktitis-Kandidaten von Personen ohne Strahlenproktitis unter Beckenkrebs, die einer Strahlentherapie unterzogen wurden
Grundlinie

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University

Ermittler

  • Hauptermittler: Zhenhui Li, MD, The Third Affiliated Hospital of Kunming Medical College.
  • Studienstuhl: Xinjuan Fan, MD, Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
  • Hauptermittler: Weidong Han, MD, Sir Run Run Shaw 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 (ERWARTET)

22. Juni 2021

Primärer Abschluss (ERWARTET)

1. Juni 2024

Studienabschluss (ERWARTET)

1. August 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

2. Juni 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

8. Juni 2021

Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)

9. Juni 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)

9. Juni 2021

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

8. Juni 2021

Zuletzt verifiziert

1. Juni 2021

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • MRI-RP

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

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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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