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Deep Learning mit MRT-basierter multimodaler Datenfusion verbesserte postoperative Risikostratifizierung von Brustkrebs

8. August 2024 aktualisiert von: Yunfang Yu, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Brustkrebs stellt eine erhebliche globale Gesundheitsherausforderung dar, insbesondere bei Frauen, mit hohen Rückfallraten und einer weiten Ausbreitung trotz frühzeitiger Interventionen. Die rechtzeitige Erkennung des Metastasierungsrisikos und die genaue Vorhersage von Behandlungsstrategien sind entscheidend für die Verbesserung der Prognose. Die komplexe Heterogenität von Brusttumoren stellt jedoch eine Herausforderung für die genaue Prognose dar. Daher ist die Entwicklung innovativer Methoden zur Tumorsegmentierung und Prognosebewertung unerlässlich.

Bei der durchgeführten Forschung handelt es sich um eine multizentrische Studie, an der 1.199 nicht-metastasierende Brustkrebspatientinnen aus vier unabhängigen Zentren teilnahmen. Unsere Studie nutzt die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI), um dieser Herausforderung zu begegnen. Diese Studie ist die erste erfolgreiche Anwendung eines MRT-basierten multimodalen Vorhersagesystems zur genauen Bestimmung des Risikos eines postoperativen Rezidivs bei Brustkrebspatientinnen.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

1199

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

In der Anfangsphase der Studie wurden 1199 Patienten im Verhältnis 8:2 zufällig Trainings- und Testdatensätzen zur automatischen Tumorsegmentierung zugewiesen. Anschließend haben wir 569 Patienten aus dem Sun Yat-sen Memorial Hospital der Sun Yat-sen-Universität (SYSMH; Guangzhou, China) im Verhältnis 3:1 zufällig einer Schulung (n = 456) und einer internen Validierung (n = 113) zugewiesen. Kohorten für die DFS-Vorhersage. Die übrigen Patienten wurden in zwei unabhängige externe Validierungskohorten aufgeteilt: 432 vom Sun Yat-sen University Cancer Center (SYSUCC; Guangzhou, China) in externe Testkohorte 1 und 198 vom Dongguan Tungwah Hospital (DTH; Dongguan, China) und Shunde Hospital of Southern Medical University (SDHSMU; Guangzhou, China) in externe Testkohorte 2.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Histologisch bestätigtes invasives BC im Stadium I–III
  • Alter ≥ 18 Jahre
  • Der Patient wurde operiert
  • Das Vorhandensein von MRT-Scans

Ausschlusskriterien:

  • Fehlende pathologische Ergebnisse
  • Hatte gleichzeitig andere bösartige Erkrankungen
  • Probleme mit der MRT-Bildgebung wurden ausgeschlossen

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
Intervention / Behandlung
Ausbildungskohorte
Wir haben 569 Patienten aus dem Sun Yat-sen Memorial Hospital der Sun Yat-sen-Universität (SYSMH; Guangzhou, China) im Verhältnis 3:1 zufällig den Trainings- (n = 456) und internen Validierungskohorten (n = 113) zugeordnet.
Sonstiges: MRT
Interne Validierungskohorte
Wir haben 569 Patienten aus dem Sun Yat-sen Memorial Hospital der Sun Yat-sen-Universität (SYSMH; Guangzhou, China) im Verhältnis 3:1 zufällig den Trainings- (n = 456) und internen Validierungskohorten (n = 113) zugeordnet.
Sonstiges: MRT
Externe Testkohorte 1
432 vom Sun Yat-sen University Cancer Center (SYSUCC; Guangzhou, China) in die externe Testkohorte 1.
Sonstiges: MRT
Externe Testkohorte 2
198 vom Dongguan Tungwah Hospital (DTH; Dongguan, China) und dem Shunde Hospital der Southern Medical University (SDHSMU; Guangzhou, China) in die externe Testkohorte 2.
Sonstiges: MRT

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
DFS
Zeitfenster: Die Zeit von der Operation bis zum Wiederauftreten des Tumors, einschließlich lokalem und/oder entferntem Wiederauftreten, Krankheitsprogression oder Tod, wurde auf bis zu 100 Monate geschätzt.
Krankheitsfreies Überleben
Die Zeit von der Operation bis zum Wiederauftreten des Tumors, einschließlich lokalem und/oder entferntem Wiederauftreten, Krankheitsprogression oder Tod, wurde auf bis zu 100 Monate geschätzt.

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Sun Yat-Sen Memorial Hospital of 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)

23. März 2011

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

21. September 2019

Studienabschluss (Tatsächlich)

6. Dezember 2021

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

6. Juli 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

8. August 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

9. August 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

9. August 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

8. August 2024

Zuletzt verifiziert

1. August 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • YSEC-KY-KS-2019-054-001

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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