- ICH GCP
- Yhdysvaltain kliinisten tutkimusten rekisteri
- Kliininen tutkimus NCT07925125
Artificial Intelligence-Assisted 4D Dynamic Long-Axial PET Imaging for the Detection of Early Pancreatic Cancer Lesions
Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is associated with a poor prognosis, and early detection of pancreatic lesions is of great importance for improving patient outcomes. In this study, whole-body imaging with FDG and FAPI will be used to visualize the early development of pancreatic cancer lesions from multiple perspectives, including glucose metabolism, tumor fibrotic stroma, and integrin receptor expression. Furthermore, leveraging the advantages of four-dimensional dynamic long-axial PET imaging, artificial intelligence-assisted lesion detection and analysis will be performed to characterize lesions and differentiate between benign and malignant lesions. The imaging findings will subsequently be compared with postoperative histopathological results to evaluate the diagnostic performance of the proposed imaging approaches.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Interventio / Hoito
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
- Nimi: Li
- Puhelinnumero: 0086-021-64370045
- Sähköposti: lb10363@rjh.com.cn
Opiskelupaikat
-
-
-
Shanghai, Kiina, 200025
- Rekrytointi
- Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
-
Ottaa yhteyttä:
- Li
- Puhelinnumero: 0086-021-64370045
- Sähköposti: lb10363@rjh.com.cn
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Sukupuolet, jotka voivat opiskella
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Patients with suspected pancreatic tumors treated at Ruijin Hospital
Kuvaus
Inclusion Criteria:
- Patients with suspected pancreatic tumors larger than 1.0 cm.
- No histopathological diagnosis available before enrollment.
- No prior treatment for the suspected pancreatic tumor.
- Histopathological diagnosis obtained through surgery or biopsy within 2 months after PET imaging.
- Able and willing to provide written informed consent.
- Willing and able to comply with the study procedures and follow-up requirements.
- Male or female, aged 18-75 years.
- In generally good health, with an estimated life expectancy of more than 6 months and able to tolerate the imaging procedures.
Exclusion Criteria:
- Severe concomitant diseases that, in the investigator's judgment, make participation in the study inappropriate, including severe cardiopulmonary dysfunction or severe hepatic or renal impairment.
- Pregnancy, suspected pregnancy, or breastfeeding.
- Poor compliance with the study procedures.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Havaintomallit: OTHER
- Aikanäkymät: PROSPECTIVE
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Patients with Suspected Pancreatic Lesions
Participants with suspected pancreatic lesions undergoing PET imaging will be enrolled in this prospective observational study. Imaging approaches may include FDG and FAPI PET, with four-dimensional dynamic long-axial PET imaging and artificial intelligence-assisted lesion detection and characterization. Imaging findings will be evaluated for lesion detection and benign-malignant differentiation and compared with postoperative histopathological results when available. |
Routine PET imaging performed as part of clinical care will be evaluated in this prospective observational study. Four-dimensional dynamic long-axial PET imaging and artificial intelligence-assisted image analysis will be used for pancreatic lesion detection and characterization, including differentiation between benign and malignant lesions. Imaging findings will be compared with histopathological results when available. |
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Diagnostic Performance of Dynamic PET Imaging for Pancreatic Lesion Characterization
Aikaikkuna: Within 2 months after PET imaging
|
The diagnostic performance of 4D dynamic long-axial PET imaging combined with artificial intelligence-assisted lesion detection and analysis will be evaluated for the detection and differentiation of benign and malignant pancreatic lesions. Imaging findings will be compared with postoperative histopathological results as the reference standard |
Within 2 months after PET imaging
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
- Endokriinisen järjestelmän sairaudet
- Neoplasmat sivustoittain
- Neoplasmat
- Ruoansulatuskanavan kasvaimet
- Ruoansulatuskanavan sairaudet
- Endokriinisten rauhasten kasvaimet
- Haiman sairaudet
- Haiman kasvaimet
- Diagnostiikkatekniikat ja menettelyt
- Diagnoosi
- Tomografia
- Diagnostinen kuvantaminen
- Radiografia
- Kuvan tulkinta, tietokoneavusteinen
- Radiografinen kuvan parantaminen
- Kuvan parantaminen
- Valokuvaus
- Tomografia, röntgenkuva
- Tomografia, päästöjä
- Radionuklidikuvaus
- Diagnostiikkatekniikat, radioisotooppi
- Positroni-emissiotomografia
- Tomografia, röntgenkuvaus
- Multimodaalinen kuvantaminen
- Positroni -päästötomografia tietokonetomografia
Muut tutkimustunnusnumerot
- RuijinH 2024(338)
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
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 .