Diagnostic précis de la profondeur d'invasion dans l'ESCC grâce à une analyse de réseau neuronal profond des données d'endoscopie NBI
Diagnostic précis de la profondeur de l'invasion dans le carcinome épidermoïde de l'œsophage précoce par une analyse de réseau neuronal profond des données d'endoscopie d'imagerie à bande étroite
Le but de cette étude observationnelle est de diagnostiquer avec précision le stade du carcinome épidermoïde de l'œsophage afin d'aider les médecins à décider du traitement clinique approprié. La principale question à laquelle elle vise à répondre est la suivante :
• Obtenir un diagnostic précoce et précis de la profondeur d'invasion du carcinome épidermoïde de l'œsophage grâce aux données d'endoscopie par imagerie à bande étroite.
Les informations cliniques des participants provenant des examens et des traitements de routine seront collectées, il n'y aura aucun préjudice aux participants.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Hui Ding, Doctor
- Numéro de téléphone: +8613585966417
- E-mail: dr_daisy@163.com
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Âge ≥ 18 ans, quel que soit le sexe ;
- Réaliser une chirurgie ESD œsophagienne en raison de lésions de la muqueuse œsophagienne ;
- Évaluation pathologique des échantillons ESD.
Critère d'exclusion:
L’examen pathologique après chirurgie ESD a exclu la possibilité d’un carcinome épidermoïde de l’œsophage.
Plan d'étude
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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Diagnostiquer avec précision la profondeur d'invasion du carcinome épidermoïde de l'œsophage précoce par endoscopie Images NBI grâce à une analyse approfondie du réseau neuronal
Délai: 2024/12/31
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Nous comparerons les performances prédictives d'InvaDepNet avant et après l'incorporation des données générées à l'aide du GAN et démontrerons que l'inclusion des données générées dans l'ensemble de données de formation améliore efficacement la précision du modèle prédictif.
De plus, nous entraînerons six modèles CNN couramment utilisés sur deux ensembles de données avec des angles de prise de vue différents (y compris NBI sans grossissement et NBI avec grossissement), et nous proposerons un modèle ResNet pour analyser les informations cliniques combinées aux images NBI.
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2024/12/31
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Estimé)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
- Maladies du système digestif
- Tumeurs par type histologique
- Tumeurs
- Tumeurs par site
- Tumeurs, glandulaires et épithéliales
- Tumeurs gastro-intestinales
- Tumeurs du système digestif
- Maladies gastro-intestinales
- Tumeurs de la tête et du cou
- Maladies de l'oesophage
- Tumeurs à cellules squameuses
- Tumeurs de l'oesophage
- Carcinome
- Carcinome épidermoïde
- Carcinome épidermoïde de l'œsophage
Autres numéros d'identification d'étude
- LY2023-229-B
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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