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

Silmän kasvainten patologisen kuvantamisdiagnoosin tutkimus uuteen tekoälyalgoritmiin

maanantai 4. tammikuuta 2021 päivittänyt: Chun Zhang, Peking University
Tämän tutkimuksen tarkoituksena on luoda standardoitu prosessi silmäkasvaimien digitaalisen patologisen kuvan saamiseksi; käyttää nykyaikaisia ​​patologisia tekniikoita saadakseen useiden biomarkkerien yhteisilmentymistietoa silmäkasvaimien patologisissa kudoksissa ja lopuksi rakentaa standardoituja digitaalisia silmäkasvaimia biomarkkereiden avulla. Patologiakuvatietokanta.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Tuntematon

Ehdot

Yksityiskohtainen kuvaus

Tämä tutkimus on prospektiivinen tutkimus. Pekingin yliopistollisen kolmannen sairaalan oftalmologian osastolla olevat potilaat, joilla on tavallisia ja edustavia silmäkasvaimia, valitaan ja rekisteröidään tietoisen suostumuksen jälkeen kerätäkseen kliinisiä perustietoja, ennen leikkausta verinäytteitä ja silmäkasvaimia. Hanki patologisten kuvien annotaatiotiedot ja genomiikkaan liittyvät tiedot silmän kasvainkudosnäytteitä, käyttää verinäytteitä genomiikkatietojen analysointiin, tarjota moniulotteista tietoa tekoälyalgoritmien kehittämiseen ja luoda tekoälyavusteista kuvadataa silmäkasvaimille Standardoida prosessi ja perustaa multimodaalinen silmäkasvainten standardoitu tietokanta "kliiniset tiedot - kudosnäytteet - patologiset kuvat - genomiikkatiedot". Tietokanta ja diagnoosijärjestelmä korreloivat keskenään optimaalisen kuvadatan saamiseksi myöhempää koneoppimista ja siihen liittyvää algoritmien perustamista varten, ja lopuksi tutkijat saavat valmiiksi uuden tekoälyavusteisen silmäkasvainten diagnoosijärjestelmän suunnittelun.

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Odotettu)

100

Yhteystiedot ja paikat

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

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

potilaat Pekingin yliopistollisen kolmannen sairaalan oftalmologian osastolta, joilla on silmäkasvain ja joutuvat leikkaukseen.

Kuvaus

Sisällyttämiskriteerit:

  1. Potilaat, joilla on diagnosoitu silmäkasvain ja joille tehdään silmäkasvainleikkaus.
  2. Potilaat allekirjoittavat tietoisen suostumuksen näytteenotto- ja näytteensiirtosopimuksen ja voivat tehdä yhteistyötä pitkäaikaisten säännöllisten seurantavaatimusten kanssa.

Poissulkemiskriteerit:

  1. Potilaat, joille eri syistä johtuen ei voida tehdä kasvainleikkausta tai säilyttää näytteitä.
  2. Potilaat, joilla on hepatiitti B, HIV ja kuppa.
  3. Potilaan suostumus on huono.

Opintosuunnitelma

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

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

Kohortit ja interventiot

Ryhmä/Kohortti
Melanooma ja nevus
Potilaat, joilla on diagnosoitu melanooma tai/tai nevus silmän ympärillä ennen leikkausta.
Tyvisolusyöpä; okasolusyöpä; talirauhassyöpä
Potilaat, joilla on diagnosoitu tyvisolusyöpä, okasolusyöpä, talirauhassyöpä ennen leikkausta.

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Vertaa OPAL:n ja IHC:n diagnostista tarkkuutta melanooman ja muiden kasvainten osalta.
Aikaikkuna: Jopa 24 viikkoa.
OPAL-automaattisen analyysin tulosta verrataan IHC:n manuaaliseen laskentaan. Tutkimuksen tarkkuus julistetaan "onnistuneeksi", jos OPAL-automaattinen analyysi täyttää yli 85 % kaikkien vasta-aineiden manuaalisesta laskennasta.
Jopa 24 viikkoa.

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Peking University

Tutkijat

  • Päätutkija: Chun Zhang, MD/PHD, Peking University Third Hospital

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 (Odotettu)

Torstai 31. joulukuuta 2020

Ensisijainen valmistuminen (Odotettu)

Keskiviikko 1. kesäkuuta 2022

Opintojen valmistuminen (Odotettu)

Keskiviikko 1. kesäkuuta 2022

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Torstai 19. marraskuuta 2020

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Maanantai 4. tammikuuta 2021

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Tiistai 5. tammikuuta 2021

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Tiistai 5. tammikuuta 2021

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Maanantai 4. tammikuuta 2021

Viimeksi vahvistettu

Perjantai 1. tammikuuta 2021

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja

Muut tutkimustunnusnumerot

  • IRB00006761-M2020434

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 .

Tilaa