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Système d'apprentissage profond basé sur l'image de diapositives entières et la radiographie tomodensitométrique pour la prédiction du pronostic du cancer de la vessie

27 mai 2025 mis à jour par: Mingzhao Xiao
Le cancer de la vessie (BLCA), avec ses diverses caractéristiques histopathologiques et ses différents résultats pour les patients, pose des défis importants en matière de diagnostic et de pronostic. La stratification de la survie postopératoire basée sur la fonction radiomique et la fonction d'image de lame entière peut être utile pour les décisions de traitement visant à améliorer le pronostic. Dans cette recherche, nous visons à développer un système de stratification pronostique basé sur l'apprentissage profond pour la prédiction automatique de la survie globale et spécifique au cancer chez les patients atteints de BLCA.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

Le cancer de la vessie peut être difficile à diagnostiquer et à prévoir ses résultats, car la maladie peut varier considérablement d'un patient à l'autre. Cette recherche vise à développer un nouveau système qui utilise l’intelligence artificielle pour analyser les informations sur les patients, notamment les images chirurgicales et les scans. Ce système pourrait alors prédire automatiquement la survie globale d'un patient et sa probabilité de survivre spécifiquement au cancer de la vessie. Ces informations pourraient être utilisées par les médecins pour prendre de meilleures décisions de traitement pour chaque patient.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

1000

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

Sauvegarde des contacts de l'étude

Lieux d'étude

  • Chine
    • Chongqing
      • Chongqing, Chongqing, Chine, 400016
        • Recrutement
        • Department of Urology, The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
        • Contact:
        • Contact:

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

  • Enfant
  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Nous avons inclus les patients ayant subi une intervention chirurgicale uniquement ou ayant reçu une chimiothérapie néoadjuvante avant l'intervention chirurgicale. Nous avons exclu les patients présentant un diagnostic postopératoire de carcinome non urothélial.

La description

Critère d'intégration:

  • patients atteints d'un cancer de la vessie ayant subi une intervention chirurgicale telle qu'une cystectomie radicale ou une résection transurétrale d'une tumeur de la vessie (TURBT)
  • scanner de contraste moins de deux semaines avant la chirurgie
  • données d'images tomodensitométriques complètes et données cliniques
  • compléter les données d'image de la diapositive entière

Critère d'exclusion:

  • patients avec un diagnostic postopératoire de carcinome non urothélial
  • mauvaise qualité des images CT
  • données cliniques et de suivi incomplètes

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

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
BLCA
les patients atteints d'un cancer de la vessie ayant subi une intervention chirurgicale telle qu'une cystectomie radicale ou une résection transurétrale d'une tumeur de la vessie (TURBT).
Autre: Système d’apprentissage profond pour la prédiction du pronostic du cancer de la vessie
développer et valider un système d'apprentissage profond pour la prédiction du pronostic du cancer de la vessie basé sur la radiomique CT et des images de lames entières.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
La survie globale
Délai: jusqu'à 10 ans
le temps écoulé entre la date de l'intervention chirurgicale et le décès quelle qu'en soit la cause ou la date du dernier contact (observation censurée) à la date limite des données.
jusqu'à 10 ans

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Survie sans récidive
Délai: jusqu'à 10 ans
le temps écoulé entre la date de l'intervention chirurgicale et la date de la première récidive documentée de la maladie. Les patients sans récidive au moment de l'analyse seront censurés
jusqu'à 10 ans

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Mingzhao Xiao

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 (Réel)

1 janvier 2024

Achèvement primaire (Estimé)

1 juin 2025

Achèvement de l'étude (Estimé)

1 octobre 2025

Dates d'inscription aux études

Première soumission

25 avril 2024

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

26 avril 2024

Première publication (Réel)

29 avril 2024

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

28 mai 2025

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

27 mai 2025

Dernière vérification

1 mai 2025

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • BLCA_CMUFH
  • K2024-187-01 (Autre identifiant: The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University)

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Description du régime IPD

Les ensembles de données analysés au cours de la présente étude ne sont pas accessibles au public en raison de la confidentialité des patients, mais sont disponibles auprès de l'auteur correspondant sur demande raisonnable.

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

produit fabriqué et exporté des États-Unis.

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 .

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