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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 agosto 2026 aggiornato da: 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

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

333

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

N/A

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Lung cancer patients undergoing pulmonary resection.

Descrizione

Inclusion Criteria:

  1. Pulmonary nodules detected by clinical imaging with an indication for surgical resection.
  2. Patient agrees to and is planned for pulmonary (partial) resection.
  3. Resected specimens are suitable for FLI imaging.
  4. Written informed consent obtained from the patient or legal representative.
  5. Patients undergoing pulmonary (partial) resection at our hospital during this study.

Exclusion Criteria:

  1. Insufficient sample.
  2. Specimen with crushing, contamination, or improper preservation, precluding valid imaging as judged by the investigator.
  3. Inability to obtain matched pathology results corresponding to FLI images.
  4. Inability to obtain final pathological diagnosis.
  5. Other conditions deemed by the investigator as unsuitable for study participation.

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Lasso di tempo
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.
Lasso di tempo: through study completion, an average of 2 year
through study completion, an average of 2 year

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

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Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Stimato)

1 settembre 2026

Completamento primario (Stimato)

31 agosto 2028

Completamento dello studio (Stimato)

31 agosto 2028

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

24 agosto 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

28 agosto 2026

Primo Inserito (Effettivo)

2 settembre 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

2 settembre 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

28 agosto 2026

Ultimo verificato

1 agosto 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Altri numeri di identificazione dello studio

  • B2026-532

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

INDECISO

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .