A Multicenter Prospective Study Evaluating the Diagnostic Performance of Femtosecond Laser Label-Free Imaging Combined With Artificial Intelligence for Predicting High-Risk Pathological Features in Lung Cancer
28 août 2026 mis à jour par: Shanghai Zhongshan Hospital
To investigate the diagnostic performance of Femtosecond Laser Label-Free Imaging combined with artificial intelligence for predicting high-risk pathological features in lung cancer
Aperçu de l'étude
Statut
Pas encore de recrutement
Les conditions
Intervention / Traitement
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Estimé)
333
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
N/A
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
Lung cancer patients undergoing pulmonary resection.
La description
Inclusion Criteria:
- Pulmonary nodules detected by clinical imaging with an indication for surgical resection.
- Patient agrees to and is planned for pulmonary (partial) resection.
- Resected specimens are suitable for FLI imaging.
- Written informed consent obtained from the patient or legal representative.
- Patients undergoing pulmonary (partial) resection at our hospital during this study.
Exclusion Criteria:
- Insufficient sample.
- Specimen with crushing, contamination, or improper preservation, precluding valid imaging as judged by the investigator.
- Inability to obtain matched pathology results corresponding to FLI images.
- Inability to obtain final pathological diagnosis.
- Other conditions deemed by the investigator as unsuitable for study participation.
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 |
Délai |
|---|---|
|
The primary endpoint is the accuracy of the FLI combined with the AI model in predicting regional lymph node metastasis status in lung cancer, evaluated using postoperative pathology results as the reference standard.
Délai: through study completion, an average of 2 year
|
through study completion, an average of 2 year
|
Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
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 (Estimé)
1 septembre 2026
Achèvement primaire (Estimé)
31 août 2028
Achèvement de l'étude (Estimé)
31 août 2028
Dates d'inscription aux études
Première soumission
24 août 2026
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
28 août 2026
Première publication (Réel)
2 septembre 2026
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
2 septembre 2026
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
28 août 2026
Dernière vérification
1 août 2026
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- B2026-532
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
INDÉCIS
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 .