Système d'IA basé sur l'IRM post-radiothérapie pour prédire la rectite radique pour les cancers pelviens (MRI-RP-2021)
8 juin 2021 mis à jour par: Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
Dans cette étude, les chercheurs utilisent un système d'aide à l'intelligence artificielle (IA) pour prédire la rectite radique chez les patients atteints de cancers pelviens ayant subi une radiothérapie.
Par le système, si les participants obtiennent la rectite radique seront identifiés sur la base des caractéristiques radiomiques extraites de l'imagerie par résonance magnétique (IRM) post-radiothérapie.
Le pouvoir prédictif de discriminer les individus atteints de rectite radique des patients atteints de rectite non radique sera validé dans cette étude clinique prospective multicentrique.
Aperçu de l'étude
Statut
Pas encore de recrutement
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Il s'agit d'une étude clinique multicentrique, prospective et observationnelle visant à rechercher un meilleur moyen de prédire la rectite radique chez les patients atteints de cancers pelviens sur la base des données d'imagerie par résonance magnétique (IRM) post-radiothérapie.
Les patients qui ont été pathologiquement diagnostiqués comme des cancers pelviens seront inscrits au sixième hôpital affilié de l'Université Sun Yat-sen, à l'hôpital Sir Run Run Shaw et au troisième hôpital affilié du Kunming Medical College.
Les patients atteints de cancers pelviens ayant reçu une radiothérapie seront inscrits et leurs images IRM post-radiothérapie seront utilisées pour prédire leur rectite radique ou non.
Les symptômes cliniques, les résultats endoscopiques, l'imagerie et l'histopathologie en tant que norme.
L'efficacité prédictive sera testée dans cette étude clinique prospective multicentrique.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Anticipé)
400
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Coordonnées de l'étude
- Nom: Xinjuan Fan, MD
- Numéro de téléphone: +86 13602442569
- E-mail: fanxjuan@mail.sysu.edu.cn
Lieux d'étude
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Guangdong
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GuangZhou, Guangdong, Chine, 510655
- The Sixth Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
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Contact:
- Xinjuan Fan, MD
- Numéro de téléphone: +86 13602442569
- E-mail: fanxjuan@mail.sysu.edu.cn
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Guangzhou, Guangdong, Chine, 510000
- The Sixth Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
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Contact:
- Xinjuan Fan, MD
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Yunnan
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Kunming, Yunnan, Chine, 650000
- The Third Affiliated Hospital of Kunming Medical College
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Zhejiang
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HangZhou, Zhejiang, Chine, 310000
- Sir Run Run Shaw Hospital
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Contact:
- Weidong Han, MD
- Numéro de téléphone: +86 13819124503
- E-mail: hanwd@zju.edu.cn
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Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
18 ans à 75 ans (ADULTE, OLDER_ADULT)
Accepte les volontaires sains
N/A
Sexes éligibles pour l'étude
Tout
Méthode d'échantillonnage
Échantillon de probabilité
Population étudiée
les cancers pelviens ayant subi une radiothérapie seront inclus dans notre étude.
La description
Critère d'intégration:
- diagnostiquées pathologiquement comme des tumeurs pelviennes
- avoir l'intention de recevoir ou de subir une radiothérapie
- L'examen IRM (imagerie pondérée en T2 à haute résolution, imagerie pondérée en T1 avec contraste et imagerie pondérée en diffusion sont nécessaires) est terminé après la radiothérapie
Critère d'exclusion:
- qualité d'imagerie insuffisante de l'IRM (p. ex., manque de séquence, artefacts de mouvement)
- radiothérapie incomplète
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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L'aire sous la courbe (AUC) des courbes de caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC) du système de prédiction AI dans la prédiction de la rectite radique
Délai: ligne de base
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L'aire sous la courbe (AUC) des courbes de caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC) du système de prédiction de l'IA dans l'identification des candidats à la rectite radique chez les personnes atteintes de rectite non radique parmi les cancers pelviens ayant subi une radiothérapie
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ligne de base
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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La spécificité du système de prédiction de l'IA dans la prédiction de la rectite radique
Délai: ligne de base
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La spécificité du système de prédiction de l'IA dans l'identification des candidats à la rectite radique parmi les personnes atteintes de rectite non radique parmi les cancers pelviens ayant subi une radiothérapie
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ligne de base
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Autres mesures de résultats
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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La sensibilité du système de prédiction de l'IA dans la prédiction des candidats à la rectite radique
Délai: ligne de base
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La sensibilité du système de prédiction de l'IA dans l'identification des candidats à la rectite radique parmi les personnes atteintes de rectite non radique parmi les cancers pelviens ayant subi une radiothérapie
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ligne de base
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Zhenhui Li, MD, The Third Affiliated Hospital of Kunming Medical College.
- Chaise d'étude: Xinjuan Fan, MD, Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
- Chercheur principal: Weidong Han, MD, Sir Run Run Shaw Hospital
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (ANTICIPÉ)
22 juin 2021
Achèvement primaire (ANTICIPÉ)
1 juin 2024
Achèvement de l'étude (ANTICIPÉ)
1 août 2024
Dates d'inscription aux études
Première soumission
2 juin 2021
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
8 juin 2021
Première publication (RÉEL)
9 juin 2021
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (RÉEL)
9 juin 2021
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
8 juin 2021
Dernière vérification
1 juin 2021
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- MRI-RP
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
INDÉCIS
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .