AI a vese tumorok diagnosztizálásához kontrasztanyag nélküli CT-vel
2025. december 13. frissítette: Yajia Gu, MD, Fudan University
A vesetumorok szűrésére és diagnosztizálására szolgáló mesterséges intelligencia modell kontrasztanyag nélküli CT-alapján
Ennek a megfigyelési vizsgálatnak a célja, hogy megállapítsa, hogy a mesterséges intelligencia módszer automatikusan képes-e azonosítani és diagnosztizálni a vesekárosodásokat nem kontrasztos CT vagy opportunisztikus szűrés segítségével.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Még nincs toborzás
Körülmények
Részletes leírás
Ez a tanulmány először egy olyan mesterséges intelligencia modellt hoz létre, amely a multiközpontos retrospektív kohorszvizsgálat alapján hatékonyan képes felismerni és diagnosztizálni a vesekárosodásokat.
Ezután az MI modellt nagy léptékű, valós világi retrospektív és prospektív populációra alkalmazzák annak hatékonyságának érvényesítésére és javítására.
Tanulmány típusa
Megfigyelő
Beiratkozás (Becsült)
10000
Kapcsolatok és helyek
Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.
Tanulmányi kapcsolat
- Név: Yajia Gu, MD
- Telefonszám: +8621-64175590
- E-mail: guyajia@fudan.edu.cn
Tanulmányozza a kapcsolattartók biztonsági mentését
- Név: Bingni Zhou, MD
- Telefonszám: +8621-64175590
- E-mail: jobay2621405@126.com
Tanulmányi helyek
-
-
Shanghai Municipality
-
Shanghai, Shanghai Municipality, Kína, 200032
- Fudan University Shanghai Cancer Center
-
Kapcsolatba lépni:
- Yajia Gu, MD
- Telefonszám: +8621-64175590
- E-mail: guyajia@fudan.edu.cn
-
Kapcsolatba lépni:
- Bingni Zhou, MD
- Telefonszám: +8621-64175590
- E-mail: jobay2621405@126.com
-
-
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
- Felnőtt
- Idősebb felnőtt
Egészséges önkénteseket fogad
N/A
Mintavételi módszer
Valószínűségi minta
Tanulmányi populáció
Páciensek, akik hasi CT-vizsgálaton estek át.
Leírás
Bevonási kritériumok:
- Betegek, akiken hasi CT-vizsgálatot végeztek.
- A vesekezelést a betegeknél a szokásos klinikai utak szerint végezték, amelyek magukban foglalták a követést, biopsziát vagy műtétet.
- A rosszindulatú elváltozások patológiailag igazolva voltak; a jóindulatú elváltozásokat patológiai diagnózissal vagy képalkotó követéssel erősítették meg.
- A vesebetegségre korábban nem történt kezelés.
Kizárási kritériumok:
- A betegek megtagadják az ajánlott követést, biopsziát vagy műtétet, ami megakadályozza a veseelváltozás végleges diagnózisát.
- Hiányzik a rosszindulatúnak gyanított elváltozások teljes patológiai igazolása.
- A betegek korábban bármilyen kezelést kaptak a veseelváltozásra.
- Rossz képminőség, ami hátráltatta a diagnosztikai értékelést.
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 |
|---|---|---|
|
Vese betegségekre vonatkozó intelligens diagnosztikai rendszer kiépítése CT felvételek alapján.
Időkeret: 1 év
|
Egy intelligens rendszer megalkotása a vesetömeges elváltozások észlelésére, valamint azok ciszta, jóindulatú és rosszindulatú daganatokká történő differenciálására.
|
1 év
|
Másodlagos eredményintézkedések
Eredménymérő |
Időkeret |
|---|---|
|
Továbbfejleszti a mesterséges intelligencia modellt a gyakori vesetumorok kórtani típusainak hatékony diagnosztizálásához.
Időkeret: 1 év
|
1 év
|
Együttműködők és nyomozók
Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.
Szponzor
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 (Becsült)
2026. január 1.
Elsődleges befejezés (Becsült)
2028. december 1.
A tanulmány befejezése (Becsült)
2028. december 1.
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
2025. december 13.
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2025. december 13.
Első közzététel (Tényleges)
2025. december 26.
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
2025. december 26.
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2025. december 13.
Utolsó ellenőrzés
2025. október 1.
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- 2509-Exp275
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. .