Kiinteän haiman leesioiden endoskooppinen ultraääniohjattu hieno neulan aspiraatio sytologisten levitysten nopeasti värjäyksellä, jota seuraa koko liukumäki ja tekoälyn diagnoosi: tulevaisuuden monikeskustutkimus.
lauantai 8. helmikuuta 2025 päivittänyt: Ruijin Hospital
内镜超声穿刺胰腺实性占位细胞涂片快速染色后全玻片扫描及人工智能诊断 ： 一项前瞻性、多中心研究
Tämän havainnollisen tutkimuksen tavoitteena on selvittää, onko itse kehittämä koko haiman kiinteän vaurion leesion sytopatologian (jäljempänä haiman kiinteän vaurion keinotekoinen älykkyysdiagnostiikkajärjestelmä (jäljempänä "Zhiying Shunxi" Rose-AI-diagnostiikkajärjestelmä) voi nopeasti ja tarkasti diagnosoida kiinteäksi. Haiman leesiot (SPLS). Tärkein kysymys, johon se pyrkii vastaamaan, on:
Hyödyntämällä optista kuvantamistekniikkaa haiman puhkeamisesta diff-quik-värjättyjen saastumien RGB-kuvien kaappaamiseen, voiko keinotekoisten älykkyysalgoritmien kehittäminen auttaa erilaistumaan kiinteiden haiman avaruuteen liittyvien sairauksien (kuten haiman ductal-adenokarsinooma, haiman neuroendriinituumorit ja ei-neoplastiset, haiman aiheuttamat sairaudet ja ei-neoplastiset sairaudet ja neoplastiset sairaudet ja ei-neoplastiset sairaudet hyvänlaatuiset vauriot)?
Tutkijat vertaa Rose-AI-järjestelmän tekemien SPL: ien diagnooseja SPLS: n todellisilla patologisilla diagnooseilla määrittääkseen, pystyykö Rose-AI-järjestelmä diagnosoimaan SPL: t tehokkaasti.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Opintotyyppi
Havainnollistava
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
1500
Yhteystiedot ja paikat
Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.
Opiskelupaikat
-
-
Shanghai
-
Shanghai, Shanghai, Kiina, 200000
- Rekrytointi
- Ruijin Hospital, Shanghai Jiaotong University School of Medicine
-
Ottaa yhteyttä:
- Duowu Zou, MD
- Puhelinnumero: +8613901617608
- Sähköposti: zdw_pi@126.com
-
Shanghai, Shanghai, Kiina, 200025
- Rekrytointi
- Department of Gastroenterolog, Ruijin Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
-
Ottaa yhteyttä:
- Taojing Ran, MD
- Puhelinnumero: 8615601942397
- Sähköposti: rantaojing@163.com
-
-
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
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Ei käytössä
Näytteenottomenetelmä
Todennäköisyysnäyte
Tutkimusväestö
Kaikki potilaat saatiin taudin hoidon välttämättömyyden ja rutiininomaisten kliinisten työnkulkujen mukaisesti, ja lopulta ne varmistettiin haiman kanavan adenokarsinoomana, haiman neuroendokriinisissä kasvaimissa ja ei-neoplastisissa hyvänlaatuisissa vaurioissa.
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- Päivämäärä ja allekirjoitettu tietoinen suostumus muodostavat sitoutumisen noudattamaan tutkimusmenettelyjä ja tekemään yhteistyötä koko 18-vuotiaiden tutkijoiden ajan, riippumatta sukupuolidiagnoosista tai epäilyksestä kiinteästä haiman avaruusvauriosta. , CT tai MRI)
Poissulkemiskriteerit:
- Ei kykene tai kieltäytymättä allekirjoittamasta tietoista suostumusmuotoa, joka ei kykene keskeyttämään antikoagulaatiota/verihiutaleiden vastaista hoitoa raskaana tai imettäviä, joilla on mielisairaus tai muut sairaudet, jotka eivät sovellu FNA/B -biopsian hyytymishäiriöiden läsnäoloon (PLT <50 × 10^3/μl , INR> 1,5) Haiman kystiset leesiot Ei-diagnostiset EUS-FNA/B-näytteet, joilla on vähemmän kuin 8 kiinnostavaa mikroskooppista kenttää (ROI) koko diff-quik-levyn digitaalisissa patologiakuvissa
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 |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
haiman kanavan adenokarsinooma
|
Kaikki näytteet saatiin sairauden hoidon välttämättömyyden ja rutiininomaisten kliinisten työnkulkujen mukaisesti.
Kun patologiset diagnoosit vahvistivat vastaaviin endoskooppisiin keskuksiin liittyvien sairaaloiden patologiaosastoilla, kelpoiset haiman puhkaisun diff-quik-värjätyt levyt lainattiin ja siirrettiin Ruijinin sairaalaan, joka oli sidoksissa lääketieteelliseen korkeakouluun, Shanghai Jiao Tongin yliopistoon.
Siellä itse kehitettyä "Zhiying Shunxi" -järjestelmää käytettiin vastaavien perinteisten valon mikroskoopin RGB-kuvien kaappaamiseen.
Kun kuvantaminen oli valmis, kaikki näytteet palautettiin endoskooppisiin keskuksiin, joista ne ovat peräisin.
Käyttämällä RGB -kuvia syöttönä, kehitettiin tekoälyn algoritmi, joka auttaa erottamaan kiinteät haiman vauriot.
|
|
haiman neuroendokriininen kasvain
|
Kaikki näytteet saatiin sairauden hoidon välttämättömyyden ja rutiininomaisten kliinisten työnkulkujen mukaisesti.
Kun patologiset diagnoosit vahvistivat vastaaviin endoskooppisiin keskuksiin liittyvien sairaaloiden patologiaosastoilla, kelpoiset haiman puhkaisun diff-quik-värjätyt levyt lainattiin ja siirrettiin Ruijinin sairaalaan, joka oli sidoksissa lääketieteelliseen korkeakouluun, Shanghai Jiao Tongin yliopistoon.
Siellä itse kehitettyä "Zhiying Shunxi" -järjestelmää käytettiin vastaavien perinteisten valon mikroskoopin RGB-kuvien kaappaamiseen.
Kun kuvantaminen oli valmis, kaikki näytteet palautettiin endoskooppisiin keskuksiin, joista ne ovat peräisin.
Käyttämällä RGB -kuvia syöttönä, kehitettiin tekoälyn algoritmi, joka auttaa erottamaan kiinteät haiman vauriot.
|
|
ei-neoplastiset hyvänlaatuiset vauriot
|
Kaikki näytteet saatiin sairauden hoidon välttämättömyyden ja rutiininomaisten kliinisten työnkulkujen mukaisesti.
Kun patologiset diagnoosit vahvistivat vastaaviin endoskooppisiin keskuksiin liittyvien sairaaloiden patologiaosastoilla, kelpoiset haiman puhkaisun diff-quik-värjätyt levyt lainattiin ja siirrettiin Ruijinin sairaalaan, joka oli sidoksissa lääketieteelliseen korkeakouluun, Shanghai Jiao Tongin yliopistoon.
Siellä itse kehitettyä "Zhiying Shunxi" -järjestelmää käytettiin vastaavien perinteisten valon mikroskoopin RGB-kuvien kaappaamiseen.
Kun kuvantaminen oli valmis, kaikki näytteet palautettiin endoskooppisiin keskuksiin, joista ne ovat peräisin.
Käyttämällä RGB -kuvia syöttönä, kehitettiin tekoälyn algoritmi, joka auttaa erottamaan kiinteät haiman vauriot.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Tarkkuus
Aikaikkuna: Tutkimuksen valmistumisen aikana keskimäärin 2 vuotta
|
Tarkkuus = (tp + tn) / (tp + fp + fn + tn)
|
Tutkimuksen valmistumisen aikana keskimäärin 2 vuotta
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.
Sponsori
Yhteistyökumppanit
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)
Tiistai 31. joulukuuta 2024
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Maanantai 31. toukokuuta 2027
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Keskiviikko 30. kesäkuuta 2027
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Keskiviikko 22. tammikuuta 2025
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Lauantai 8. helmikuuta 2025
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tiistai 25. maaliskuuta 2025
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Tiistai 25. maaliskuuta 2025
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Lauantai 8. helmikuuta 2025
Viimeksi vahvistettu
Keskiviikko 1. tammikuuta 2025
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- RuijinH2024574
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
PÄÄTTÄMÄTÖN
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 .