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AI-Modell auf Radiomikbasis zur Vorhersage von Para-Aortic-Lymphknotenmetastasierung bei Magenkrebspatienten

21. April 2025 aktualisiert von: Qun Zhao

Eine prospektive klinische Studie zur künstlichen Intelligenz basierender künstlicher Intelligenz auf Radiomik zur Vorhersage von Para-Aortic-Lymphknotenmetastasierung bei Patienten mit Magenkrebs

Diese Studie zielt darauf ab, ein Modell für künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln und zu validieren, das auf Radiomik-Merkmalen basiert, die aus präoperativen CT-Bildern extrahiert werden, um die Metastasierung des para-aortischen Lymphknotens (PALN) bei Patienten mit Magenkrebs vorherzusagen. Die genaue Identifizierung von Paln -Metastasen vor der Operation kann Ärzten helfen, bessere Behandlungsentscheidungen zu treffen, z. Die Studie wird prospektiv Patienten einschreiben, bei denen bei Magenkrebs diagnostiziert und für die Operation geplant wird. Alle Teilnehmer werden routinemäßige Bildgebungstests durchlaufen, und ihre Daten werden mit fortschrittlichen AI -Techniken analysiert. Die Ergebnisse dieser Studie können die Präzision der präoperativen Inszenierung verbessern und die personalisierte Behandlungsplanung für Magenkrebspatienten unterstützen.

Studienübersicht

Status

Anmeldung auf Einladung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

120

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • China
    • None Selected
      • Shijiazhuang, None Selected, China, 050011
        • The Fourth Hospital of Hebei Medical University

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

N/A

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Die Studienpopulation wird aus erwachsenen Patienten bestehen, bei denen ein Magen -Adenokarzinom diagnostiziert wurde, die in einem Tertiärversorgungzentrum eine radikale Gastrektomie unterziehen sollen. Alle Teilnehmer werden präoperative kontrastverstärkte CT-Scans und keine Hinweise auf entfernte Metastasierung haben. Die Bevölkerung stellt Personen dar, die das Risiko einer para-aortischen Lymphknotenmetastasierung mit realen Patienten widerspiegeln, die möglicherweise von nicht-invasiven, AI-unterstützten präoperativen Bewertungsinstrumenten profitieren. Die Teilnehmer werden nacheinander eingeschrieben, um die Auswahlverzerrung zu minimieren.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. Erwachsene im Alter von 18 bis 80 Jahren.
  2. Histologisch bestätigte Magen -Adenokarzinom.
  3. Geplant, eine radikale Gastrektomie mit oder ohne para-aortische Lymphknotensektion zu unterziehen.
  4. Präoperativer kontrastverstärkter Bauch-CT-Scan innerhalb von 3 Wochen vor der Operation verfügbar.
  5. Kein Hinweis auf entfernte Metastasierung bei der Bildgebung.
  6. ECOG-Leistungsstatus 0-2.
  7. Bereitstellung einer schriftlichen Einverständniserklärung.

Ausschlusskriterien:

  1. Vorgeschichte anderer bösartiger Tumoren in den letzten 5 Jahren.
  2. Empfangen Sie vor der CT -Bildgebung eine neoadjuvante Chemotherapie oder Strahlentherapie.
  3. Schlechte oder unvollständige CT-Bilder, die für die Radiomik-Analyse nicht geeignet sind.
  4. Schwere Komorbiditäten, die die Prognose oder chirurgische Entscheidungsfindung beeinflussen können.
  5. Schwangerschaft oder Stillen.
  6. Unfähigkeit, eine Einverständniserklärung zu erteilen oder die Studienverfahren einzuhalten.

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
Diagnostische Genauigkeit des AI-Radiomik-Modells zur Vorhersage von Para-Aortic-Lymphknotenmetastasierung bei Magenkrebs
Zeitfenster: Von der präoperativen Bildgebung bis zur postoperativen pathologischen Bestätigung (ungefähr 4-6 Wochen pro Patient)
Das primäre Ergebnis ist die diagnostische Leistung des AI-Modells auf Radiomikbasis bei der Vorhersage von Para-Aortic-Lymphknotenmetastasen (PALNM) bei Patienten mit Magenkrebs. Die Leistung wird bewertet, indem die Fläche unter der operativen charakteristischen Kurve (AUC), Sensitivität, Spezifität, Genauigkeit und Vorhersagewerte berechnet wird. Die Grundwahrheit für den PALNM -Status basiert auf postoperativen pathologischen Befunden oder multidisziplinärer Konsensdiagnose. Die Vorhersagen des Modells werden mit den tatsächlichen klinischen Ergebnissen verglichen, um die Zuverlässigkeit und den klinischen Nutzen zu bewerten.
Von der präoperativen Bildgebung bis zur postoperativen pathologischen Bestätigung (ungefähr 4-6 Wochen pro Patient)

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Qun Zhao

Mitarbeiter

First Hospital of Shijiazhuang City
Baoding First Central Hospital
Hengshui People's 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 (Tatsächlich)

1. Januar 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

30. Juni 2025

Studienabschluss (Geschätzt)

30. Juni 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

21. April 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

21. April 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

27. April 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

27. April 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

21. April 2025

Zuletzt verifiziert

1. April 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • GC-RAD-AI-2025-01

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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