IA para Tumores Renales Mediante Tomografía Computarizada sin Contraste
Un Modelo de Inteligencia Artificial para la Detección y Diagnóstico de Tumores Renales Basado en TC sin Contraste
Descripción general del estudio
Estado
Estado
Condiciones
Condiciones
Descripción detallada
Tipo de estudio
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Inscripción
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
Estudio Contacto
- Nombre: Yajia Gu, MD
- Número de teléfono: +8621-64175590
- Correo electrónico: guyajia@fudan.edu.cn
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Bingni Zhou, MD
- Número de teléfono: +8621-64175590
- Correo electrónico: jobay2621405@126.com
Ubicaciones de estudio
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Shanghai Municipality
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Shanghai, Shanghai Municipality, Porcelana, 200032
- Fudan University Shanghai Cancer Center
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Contacto:
- Yajia Gu, MD
- Número de teléfono: +8621-64175590
- Correo electrónico: guyajia@fudan.edu.cn
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Contacto:
- Bingni Zhou, MD
- Número de teléfono: +8621-64175590
- Correo electrónico: jobay2621405@126.com
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes que se sometieron a un examen de tomografía computarizada abdominal.
- Los pacientes con lesiones renales fueron manejados de acuerdo con las vías clínicas estándar, que incluyeron seguimiento, biopsia o cirugía.
- Las lesiones malignas fueron confirmadas patológicamente; las lesiones benignas fueron confirmadas por diagnóstico patológico o seguimiento por imágenes.
- No se había recibido tratamiento previo para la enfermedad renal.
Criterios de exclusión:
- Los pacientes se niegan a someterse al seguimiento, biopsia o cirugía recomendados, lo que impidió el diagnóstico definitivo de la lesión renal.
- Ausencia de confirmación patológica completa para lesiones sospechosas de ser malignas.
- Los pacientes han recibido cualquier forma de tratamiento previo para la lesión renal.
- Mala calidad de imagen que dificultó la evaluación diagnóstica.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Desarrollando un sistema de diagnóstico inteligente para enfermedades renales basado en tomografías computarizadas.
Periodo de tiempo: 1 año
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Para construir un sistema inteligente para la detección de masas renales y su diferenciación en quistes, neoplasias benignas y malignas.
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1 año
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Medidas de resultado secundarias
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
|---|---|
|
Desarrollar aún más el modelo de inteligencia artificial para diagnosticar eficazmente los tipos patológicos de tumores renales comunes.
Periodo de tiempo: 1 año
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1 año
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
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Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
Inicio del estudio
Finalización primaria (Estimado)
Finalización primaria
Finalización del estudio (Estimado)
Finalización del estudio
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Enviado por primera vez
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Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
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Publicado por primera vez (Actual)
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Última verificación
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Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
- Enfermedades urogenitales
- Neoplasias urogenitales
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- Neoplasias Urológicas
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Otros números de identificación del estudio
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- 2509-Exp275
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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