- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT06252974
Diagnóstico preciso de la profundidad de la invasión en ESCC mediante un análisis de red neuronal profunda de datos de endoscopia NBI
Diagnóstico preciso de la profundidad de la invasión en el carcinoma de células escamosas de esófago temprano mediante un análisis de red neuronal profunda de datos de endoscopia por imágenes de banda estrecha
El objetivo de este estudio observacional es diagnosticar con precisión el estadio del carcinoma de células escamosas de esófago para ayudar a los médicos a decidir el tratamiento clínico adecuado. La principal pregunta que pretende responder es:
• Obtener un diagnóstico temprano y preciso de la profundidad de la invasión del carcinoma de células escamosas de esófago mediante datos de endoscopia de imágenes de banda estrecha.
Se recopilará la información clínica de los participantes de los exámenes y tratamientos de rutina, no habrá ningún daño para los participantes.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Hui Ding, Doctor
- Número de teléfono: +8613585966417
- Correo electrónico: dr_daisy@163.com
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Edad ≥ 18 años, independientemente del sexo;
- Realizar cirugía de ESD esofágica debido a lesiones de la mucosa esofágica;
- Evaluación patológica de muestras de ESD.
Criterio de exclusión:
El examen patológico después de la cirugía DES descartó un carcinoma de células escamosas de esófago.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Diagnóstico preciso de la profundidad de invasión del carcinoma de células escamosas de esófago temprano mediante imágenes endoscópicas NBI a través de un análisis profundo de redes neuronales
Periodo de tiempo: 2024/12/31
|
Compararemos el rendimiento predictivo de InvaDepNet antes y después de incorporar datos generados mediante GAN y demostraremos que incluir los datos generados en el conjunto de datos de entrenamiento mejora efectivamente la precisión del modelo predictivo.
Además, entrenaremos seis modelos CNN de uso común en dos conjuntos de datos con diferentes ángulos de disparo (incluido NBI sin aumento y NBI con aumento), y propondremos un modelo ResNet para analizar la información clínica combinada con imágenes de NBI.
|
2024/12/31
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
- Enfermedades del Sistema Digestivo
- Neoplasias por tipo histológico
- Neoplasias
- Neoplasias por sitio
- Neoplasias Glandulares y Epiteliales
- Neoplasias Gastrointestinales
- Neoplasias del Sistema Digestivo
- Enfermedades Gastrointestinales
- Neoplasias de Cabeza y Cuello
- Enfermedades esofágicas
- Neoplasias De Células Escamosas
- Neoplasias Esofágicas
- Carcinoma
- Carcinoma De Células Escamosas
- Carcinoma de células escamosas de esófago
Otros números de identificación del estudio
- LY2023-229-B
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .