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Sistema de aprendizaje profundo basado en radiómica de tomografía computarizada y imágenes de diapositiva completa para la predicción del pronóstico del cáncer de vejiga

26 de abril de 2024 actualizado por: Mingzhao Xiao
El cáncer de vejiga (BLCA), con sus diversas características histopatológicas y diferentes resultados en los pacientes, plantea importantes desafíos en el diagnóstico y el pronóstico. La estratificación de la supervivencia posoperatoria basada en la función radiómica y la función de imagen completa del portaobjetos puede ser útil para tomar decisiones de tratamiento y mejorar el pronóstico. En esta investigación, nuestro objetivo es desarrollar un sistema de estratificación de pronóstico basado en aprendizaje profundo para la predicción automática de la supervivencia general y específica del cáncer en pacientes con BLCA.

Descripción general del estudio

Estado

Reclutamiento

Condiciones

Intervención / Tratamiento

Descripción detallada

El cáncer de vejiga puede ser difícil de diagnosticar y predecir los resultados, ya que la enfermedad puede variar mucho entre pacientes. Esta investigación tiene como objetivo desarrollar un nuevo sistema que utilice inteligencia artificial para analizar la información del paciente, incluidas imágenes de cirugía y escaneos. Este sistema podría predecir automáticamente la supervivencia general de un paciente y la probabilidad de que sobreviva específicamente del cáncer de vejiga. Los médicos podrían utilizar esta información para tomar mejores decisiones de tratamiento para cada paciente.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

1000

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Estudio Contacto

Copia de seguridad de contactos de estudio

Ubicaciones de estudio

  • Porcelana
    • Chongqing
      • Chongqing, Chongqing, Porcelana, 400016
        • Reclutamiento
        • Department of Urology, The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
        • Contacto:
        • Contacto:

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Niño
  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

No

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Se incluyeron pacientes que se sometieron únicamente a cirugía o que recibieron quimioterapia neoadyuvante antes de la cirugía. Se excluyeron los pacientes con diagnóstico postoperatorio de carcinoma no urotelial.

Descripción

Criterios de inclusión:

  • pacientes con cáncer de vejiga que se sometieron a cirugía como cistectomía radical o resección transuretral de tumor de vejiga (TURBT)
  • tomografía computarizada con contraste menos de dos semanas antes de la cirugía
  • datos completos de imágenes de TC y datos clínicos
  • completar datos de imagen de diapositiva completa

Criterio de exclusión:

  • pacientes con diagnóstico postoperatorio de carcinoma no urotelial
  • mala calidad de las imágenes de TC
  • datos clínicos y de seguimiento incompletos

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
Intervención / Tratamiento
BLCA
pacientes con cáncer de vejiga que se sometieron a cirugía como cistectomía radical o resección transuretral de tumor de vejiga (TURBT).
Otro: Sistema de aprendizaje profundo para la predicción del pronóstico en cáncer de vejiga
Desarrollar y validar un sistema de aprendizaje profundo para la predicción del pronóstico del cáncer de vejiga basado en radiómica por TC e imágenes de diapositivas completas.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Sobrevivencia promedio
Periodo de tiempo: hasta 10 años
el tiempo desde la fecha de la cirugía hasta la muerte por cualquier causa o la fecha del último contacto (observación censurada) en la fecha de corte de datos.
hasta 10 años

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Supervivencia libre de recurrencia
Periodo de tiempo: hasta 10 años
el tiempo desde la fecha de la cirugía hasta la fecha de la primera recurrencia documentada de la enfermedad. Los pacientes sin recurrencia al momento del análisis serán censurados.
hasta 10 años

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

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Mingzhao Xiao

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

1 de enero de 2024

Finalización primaria (Estimado)

1 de junio de 2024

Finalización del estudio (Estimado)

1 de octubre de 2024

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

25 de abril de 2024

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

26 de abril de 2024

Publicado por primera vez (Actual)

29 de abril de 2024

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

29 de abril de 2024

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

26 de abril de 2024

Última verificación

1 de abril de 2024

Más información

Términos relacionados con este estudio

Palabras clave

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

  • BLCA_CMUFH
  • K2024-187-01 (Otro identificador: The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University)

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

Descripción del plan IPD

Los conjuntos de datos analizados durante el estudio actual no están disponibles públicamente debido a la privacidad de los pacientes, pero están disponibles a través del autor correspondiente previa solicitud razonable.

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

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. .

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