Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Sugárterápia utáni MRI alapú mesterséges intelligencia rendszer a kismedencei daganatok sugárfertőzésének előrejelzésére (MRI-RP-2021)

2021. június 8. frissítette: Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
Ebben a tanulmányban a kutatók egy mesterséges intelligencia (AI) támogató rendszert használnak a sugárkezelés előrejelzésére kismedencei rákos betegeknél, akik sugárkezelésen estek át. A rendszer a sugárterápia utáni mágneses rezonancia képalkotásból (MRI) származó radiomikai jellemzők alapján azonosítja, hogy a résztvevők elérik-e a sugárproktitist. Ebben a többközpontú, prospektív klinikai vizsgálatban igazolni fogják azt a prediktív képességet, hogy megkülönböztessük a sugárfertőzött egyéneket a nem sugárfertőzött proktitiszben szenvedő betegektől.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Még nincs toborzás

Körülmények

Beavatkozás / kezelés

Részletes leírás

Ez egy többközpontú, prospektív, megfigyeléses klinikai vizsgálat, amely a sugárterápia utáni mágneses rezonancia képalkotás (MRI) adatai alapján jobb módszert keres a kismedencei daganatos betegek sugárproktitisének előrejelzésére. Azokat a betegeket, akiknél kórosan kismedencei rákot diagnosztizáltak, a Szun Jat-szen Egyetem hatodik társkórházából, a Sir Run Run Shaw kórházból és a Kunming Medical College harmadik társkórházából vesznek fel. A kismedencei daganatos betegeket, akik sugárkezelésben részesültek, be fogják vonni, és a sugárterápia utáni MRI-képeiket felhasználják annak előrejelzésére, hogy sugárkezelésben szenvednek-e, vagy sem. A klinikai tünetek, az endoszkópos leletek, a képalkotás és a kórszövettan standard. A prediktív hatékonyságot ebben a többközpontú, prospektív klinikai vizsgálatban teszteljük.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Várható)

400

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi kapcsolat

Tanulmányi helyek

  • Kína
    • Guangdong
      • GuangZhou, Guangdong, Kína, 510655
        • The Sixth Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
        • Kapcsolatba lépni:
      • Guangzhou, Guangdong, Kína, 510000
        • The Sixth Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
        • Kapcsolatba lépni:
          • Xinjuan Fan, MD
    • Yunnan
      • Kunming, Yunnan, Kína, 650000
        • The Third Affiliated Hospital of Kunming Medical College
    • Zhejiang
      • HangZhou, Zhejiang, Kína, 310000
        • Sir Run Run Shaw Hospital
        • Kapcsolatba lépni:

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

18 év (FELNŐTT, OLDER_ADULT)

Egészséges önkénteseket fogad

N/A

Tanulmányozható nemek

Összes

Mintavételi módszer

Valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

sugárterápián átesett kismedencei daganatos betegeket bevonunk vizsgálatunkba.

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • patológiásan kismedencei daganatként diagnosztizálják
  • sugárkezelést szándékozik kapni vagy átesik rajta
  • MRI (nagy felbontású T2 súlyozott képalkotás, kontrasztanyagos T1 súlyozott képalkotás és diffúziós súlyozott képalkotás szükséges) vizsgálat a sugárkezelést követően fejeződik be.

Kizárási kritériumok:

  • az MRI nem megfelelő képminősége (pl. szekvencia hiánya, mozgási műtermékek)
  • hiányos sugárterápia

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Az AI előrejelző rendszer vevő működési jellemzői (ROC) görbe alatti területe (AUC) predikciós sugárproktitis esetén
Időkeret: alapvonal
A mesterséges intelligencia előrejelző rendszer vevő működési jellemzői (ROC) görbéinek görbe alatti területe (AUC) a sugárkezelésen átesett kismedencei daganatos betegek nem sugárfertőzött proktitisz jelöltjeinek azonosítására
alapvonal

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Az AI predikciós rendszer specifitása predikciós sugárproktitisben
Időkeret: alapvonal
A mesterséges intelligencia előrejelző rendszer sajátossága a sugárkezelésen átesett kismedencei daganatok közül a sugárproktitis jelöltek azonosításában
alapvonal

Egyéb eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Az AI előrejelző rendszer érzékenysége a sugárproktitis jelöltek előrejelzésében
Időkeret: alapvonal
Az AI előrejelző rendszer érzékenysége a sugárkezelésen átesett kismedencei daganatos betegek nem sugárfertőzött proktitisz-jelölteinek azonosításában
alapvonal

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Szponzor

Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University

Nyomozók

  • Kutatásvezető: Zhenhui Li, MD, The Third Affiliated Hospital of Kunming Medical College.
  • Tanulmányi szék: Xinjuan Fan, MD, Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
  • Kutatásvezető: Weidong Han, MD, Sir Run Run Shaw Hospital

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (VÁRHATÓ)

2021. június 22.

Elsődleges befejezés (VÁRHATÓ)

2024. június 1.

A tanulmány befejezése (VÁRHATÓ)

2024. augusztus 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2021. június 2.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2021. június 8.

Első közzététel (TÉNYLEGES)

2021. június 9.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (TÉNYLEGES)

2021. június 9.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2021. június 8.

Utolsó ellenőrzés

2021. június 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Kulcsszavak

További vonatkozó MeSH feltételek

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • MRI-RP

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

ELDÖNTETLEN

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Klinikai vizsgálatok a Kismedencei rák

Klinikai vizsgálatok a Mesterséges intelligencia

Keressen hasonló próbaverziókban

Szponzorok és közreműködők

Egészségi állapot

Kábítószer-beavatkozások

CROs by country

CROs in Gambia

Körülmények

Ritka betegségek

Kábítószer-beavatkozások

Táplálék-kiegészítők

Szponzor / közreműködők

Helyek

3
Iratkozz fel