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Sistema di intelligenza artificiale basato sulla risonanza magnetica post-radioterapia per prevedere la proctite da radiazioni per i tumori pelvici (MRI-RP-2021)

8 giugno 2021 aggiornato da: Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
In questo studio, i ricercatori utilizzano un sistema di supporto dell'intelligenza artificiale (AI) per prevedere la proctite da radiazioni per i pazienti con tumori pelvici sottoposti a radioterapia. Dal sistema, se i partecipanti raggiungono la proctite da radiazioni sarà identificato sulla base delle caratteristiche radiomiche estratte dalla risonanza magnetica (MRI) post radioterapia. Il potere predittivo di discriminare gli individui con proctite da radiazioni da quelli senza proctite da radiazioni sarà convalidato in questo studio clinico prospettico multicentrico.

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Questo è uno studio clinico multicentrico, prospettico e osservazionale per cercare un modo migliore per prevedere la proctite da radiazioni nei pazienti con tumori pelvici sulla base dei dati di risonanza magnetica (MRI) post-radioterapia. I pazienti che sono stati patologicamente diagnosticati come tumori pelvici saranno arruolati dal sesto ospedale affiliato della Sun Yat-sen University, dal Sir Run Run Shaw Hospital e dal terzo ospedale affiliato del Kunming Medical College. Saranno arruolati pazienti con tumori pelvici che hanno ricevuto radioterapia e le loro immagini MRI post-radioterapia saranno utilizzate per prevedere o meno la loro proctite da radiazioni. I sintomi clinici, i risultati endoscopici, l'imaging e l'istopatologia come standard. L'efficacia predittiva sarà testata in questo studio clinico prospettico multicentrico.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

400

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Luoghi di studio

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

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

Da 18 anni a 75 anni (ADULTO, ANZIANO_ADULTO)

Accetta volontari sani

N/A

Sessi ammissibili allo studio

Tutto

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

i tumori pelvici sottoposti a radioterapia saranno arruolati nel nostro studio.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • patologicamente diagnosticati come tumori pelvici
  • che intende ricevere o sottoporsi a radioterapia
  • L'esame RM (sono richiesti imaging pesato in T2 ad alta risoluzione, imaging pesato in T1 con mezzo di contrasto e imaging pesato in diffusione) è completato dopo la radioterapia

Criteri di esclusione:

  • qualità di imaging insufficiente della risonanza magnetica (ad esempio, mancanza di sequenza, artefatti da movimento)
  • radioterapia incompleta

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
Misura Descrizione
Lasso di tempo
L'area sotto la curva (AUC) delle curve ROC (Receiver Operating Characteristic) del sistema di previsione AI nella previsione della proctite da radiazioni
Lasso di tempo: linea di base
L'area sotto la curva (AUC) delle curve ROC (Receiver Operating Characteristic) del sistema di previsione AI nell'identificare i candidati alla proctite da radiazioni da individui non affetti da proctite da radiazioni tra i tumori pelvici sottoposti a radioterapia
linea di base

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
La specificità del sistema di previsione AI nella predizione della proctite da radiazioni
Lasso di tempo: linea di base
La specificità del sistema di previsione dell'IA nell'identificare i candidati alla proctite da radiazioni da individui con proctite non da radiazioni tra i tumori pelvici sottoposti a radioterapia
linea di base

Altre misure di risultato

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
La sensibilità del sistema di previsione AI nella previsione dei candidati alla proctite da radiazioni
Lasso di tempo: linea di base
La sensibilità del sistema di previsione AI nell'identificare i candidati alla proctite da radiazioni da individui con proctite non da radiazioni tra i tumori pelvici sottoposti a radioterapia
linea di base

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University

Investigatori

  • Investigatore principale: Zhenhui Li, MD, The Third Affiliated Hospital of Kunming Medical College.
  • Cattedra di studio: Xinjuan Fan, MD, Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
  • Investigatore principale: Weidong Han, MD, Sir Run Run Shaw Hospital

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 (ANTICIPATO)

22 giugno 2021

Completamento primario (ANTICIPATO)

1 giugno 2024

Completamento dello studio (ANTICIPATO)

1 agosto 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

2 giugno 2021

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

8 giugno 2021

Primo Inserito (EFFETTIVO)

9 giugno 2021

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (EFFETTIVO)

9 giugno 2021

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

8 giugno 2021

Ultimo verificato

1 giugno 2021

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • MRI-RP

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

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

INDECISO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

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 .

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