Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Koko diakuvaan ja CT-radiomiikkaan perustuva syväoppimisjärjestelmä virtsarakon syövän ennustamiseen

torstai 5. marraskuuta 2026 päivittänyt: Mingzhao Xiao

Bladder cancer (BLCA), with its diverse histopathological features and varying patient outcomes, poses significant challenges in diagnosis and prognosis. Postoperative survival stratification based on radiomics feature and whole slide image feature may be useful for treatment decisions to improve prognosis. In this research, we aim to develop a deep learning-based prognostic-stratification system for automatic prediction of overall and cancer-specific survival in patients with BLCA.This observational study evaluates a deep learning system that combines CT images and digitized pathology slides to predict outcomes in patients with bladder cancer. It includes a retrospective cohort and a prospective cohort of newly enrolled patients. The prospective cohort will assess the system in patients enrolled during (2024-2026), with follow-up for survival and recurrence.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Rekrytointi

Ehdot

Interventio / Hoito

Yksityiskohtainen kuvaus

Study structure The study includes an initial retrospective phase and a subsequent prospective observational phase involving newly enrolled patients. The two phases are analyzed separately according to the specified analysis plan.

Retrospective phase The retrospective phase included patients from [2012-2024] and was used for model construction. Results from this phase were reported in npj series.

Prospective phase Enrollment of newly recruited patients began on [2024]. The prospective phase follows protocol, with ethics approval from the first affliated hospital of chongqing medical, university. Recruitment is consecutive, as specified in the protocol.

Model evaluation The prospective cohort is used for validation. The model version, preprocessing procedures and prediction thresholds used in this phase. Any model updating using this cohort is documented separately.

Registry update This update distinguishes the retrospective phase from the subsequently enrolled cohort. The prospective phase enrollment dates and the dates of protocol development and ethics approval are reported separately.

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

2000

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskeluyhteys

Tutki yhteystietojen varmuuskopiointi

Opiskelupaikat

    • Chongqing Municipality
      • Chongqing, Chongqing Municipality, Kiina, 400016
        • Rekrytointi
        • Department of Urology, The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
        • Ottaa yhteyttä:
        • Ottaa yhteyttä:

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

  • Lapsi
  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Sukupuolet, jotka voivat opiskella

Kaikki

Näytteenottomenetelmä

Ei-todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

We included patients who had surgery only or who had neoadjuvant chemotherapy before surgery. We excluded patients with a postoperative diagnosis of non-urothelial carcinoma.

Kuvaus

Inclusion Criteria:

  • patients with bladder cancer who had surgery like radical cystectomy or transurethral resection of bladder tumour (TURBT)
  • contrast-CT scan less than two weeks before surgery
  • complete CT image data and clinical data
  • complete whole slide image data

Exclusion Criteria:

  • patients with a postoperative diagnosis of non-urothelial carcinoma
  • poor quality of CT images

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

  • Havaintomallit: COHORT
  • Aikanäkymät: OTHER

Kohortit ja interventiot

Ryhmä/Kohortti
Interventio / Hoito
Retrospective cohort

Patients with bladder cancer included in the retrospective phase of the study, using clinical records, CT images, and whole-slide images obtained during [2012-2024]. This cohort was used for model development and/or validation and was reported in our npj publications.

develop and validate a deep learning system for prognostication prediction in bladder cancer based on CT radiomics and whole slide images.

Prospective cohort of newly enrolled patients

Newly enrolled patients with bladder cancer recruited at four centers between 2024 and2026. Eligibility is assessed at enrollment, and participants are followed according to protocol version and date for the study outcomes. This cohort is distinct from the previously reported retrospective cohort.

develop and validate a deep learning system for prognostication prediction in bladder cancer based on CT radiomics and whole slide images.

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Overall survival
Aikaikkuna: up to 10 years

the time from the date of surgery to death from any cause or the date of last contact (censored observation) at the date of data cut-off.

up to 10 years

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Recurrence free survival
Aikaikkuna: up to 10 years

the time from the date of surgery to the date of first documented disease recurrence. Patients without recurrence at the time of analysis will be censored

up to 10 years
progression-free survival
Aikaikkuna: up to 10 years

The length of time during and after the treatment of a disease, such as cancer, that a patient lives with the disease but it does not get worse. In a clinical trial, measuring the progression-free survival is one way to see how well a new treatment works. Also called PFS.

up to 10 years

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Todellinen)

Maanantai 1. tammikuuta 2024

Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)

Keskiviikko 1. joulukuuta 2027

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Keskiviikko 1. joulukuuta 2027

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Torstai 25. huhtikuuta 2024

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Perjantai 26. huhtikuuta 2024

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Maanantai 29. huhtikuuta 2024

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Maanantai 9. marraskuuta 2026

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Torstai 5. marraskuuta 2026

Viimeksi vahvistettu

Sunnuntai 1. marraskuuta 2026

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Muut tutkimustunnusnumerot

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

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

EI

IPD-suunnitelman kuvaus

The datasets analyzed during the current study are not publicly available due to the privacy of patients but are available from the corresponding author on reasonable request.

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .