- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT06252974
Genaue Diagnose der Invasionstiefe in ESCC durch eine tiefe neuronale Netzwerkanalyse von NBI-Endoskopiedaten
Genaue Diagnose der Invasionstiefe bei frühen Plattenepithelkarzinomen des Ösophagus durch eine tiefe neuronale Netzwerkanalyse von Schmalband-Bildgebungsendoskopiedaten
Ziel dieser Beobachtungsstudie ist es, das Stadium des Plattenepithelkarzinoms der Speiseröhre genau zu diagnostizieren, um Ärzten bei der Entscheidung über die geeignete klinische Behandlung zu helfen. Die Hauptfrage, die beantwortet werden soll, lautet:
• Um eine frühzeitige und genaue Diagnose der Invasionstiefe von Plattenepithelkarzinomen des Ösophagus durch Schmalband-Bildgebungsendoskopiedaten zu erhalten.
Die klinischen Informationen der Teilnehmer aus Routineuntersuchungen und Behandlungen werden gesammelt, es entsteht kein Schaden für die Teilnehmer.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Hui Ding, Doctor
- Telefonnummer: +8613585966417
- E-Mail: dr_daisy@163.com
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter ≥ 18 Jahre, unabhängig vom Geschlecht;
- Durchführung einer Ösophagus-ESD-Operation aufgrund von Läsionen der Speiseröhrenschleimhaut;
- Pathologische Bewertung von ESD-Proben.
Ausschlusskriterien:
Die pathologische Untersuchung nach einer ESD-Operation schloss ein Plattenepithelkarzinom der Speiseröhre aus.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Präzise Diagnose der Invasionstiefe früher Plattenepithelkarzinome des Ösophagus durch endoskopische NBI-Bilder mittels tiefer neuronaler Netzwerkanalyse
Zeitfenster: 31.12.2024
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Wir werden die Vorhersageleistung von InvaDepNet vor und nach der Integration von mit GAN generierten Daten vergleichen und zeigen, dass die Einbeziehung der generierten Daten in den Trainingsdatensatz die Genauigkeit des Vorhersagemodells effektiv verbessert.
Darüber hinaus werden wir sechs häufig verwendete CNN-Modelle anhand von zwei Datensätzen mit unterschiedlichen Aufnahmewinkeln (einschließlich NBI ohne Vergrößerung und NBI mit Vergrößerung) trainieren und ein ResNet-Modell zur Analyse der klinischen Informationen in Kombination mit NBI-Bildern vorschlagen.
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31.12.2024
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
- Erkrankungen des Verdauungssystems
- Neubildungen nach histologischem Typ
- Neubildungen
- Neubildungen nach Standort
- Neubildungen, Drüsen und Epithelien
- Gastrointestinale Neubildungen
- Neoplasmen des Verdauungssystems
- Magen-Darm-Erkrankungen
- Kopf-Hals-Neubildungen
- Erkrankungen der Speiseröhre
- Neubildungen, Plattenepithelzellen
- Ösophagusneoplasmen
- Karzinom
- Karzinom, Plattenepithel
- Plattenepithelkarzinom des Ösophagus
Andere Studien-ID-Nummern
- LY2023-229-B
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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