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Rilevazione del cancro alla vescica mediante reti neurali convoluzionali (BLAInostic)

28 gennaio 2024 aggiornato da: Zealand University Hospital
Gli investigatori mirano a sperimentare e implementare varie architetture di apprendimento profondo per ottenere un'accuratezza a livello umano nei sistemi di diagnosi assistita da computer (CAD). In particolare, i ricercatori sono interessati a rilevare i tumori della vescica dalle scansioni urografiche TC e dalle cistoscopie della vescica in questo progetto.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Gli investigatori mirano a sperimentare e implementare varie architetture di apprendimento profondo per ottenere un'accuratezza a livello umano nei sistemi di diagnosi assistita da computer (CAD). In particolare, i ricercatori sono interessati a rilevare i tumori della vescica dalle scansioni urografiche TC e dalle cistoscopie della vescica in questo progetto. Gli investigatori vogliono classificare i tumori della vescica come cancro, non cancro, alto grado e basso grado, invasivi e non invasivi, con alta sensibilità e basso tasso di falsi positivi utilizzando varie reti neurali convoluzionali (CNN). Questo compito può essere considerato come il primo passo nella costruzione di sistemi CAD per la diagnosi del cancro alla vescica. Inoltre, automatizzando questo compito, la scansione dell'investigatore riduce significativamente il tempo per i radiologi di creare set di dati etichettati su larga scala di scansioni CT-urografia e riduce i falsi negativi e positivi che possono verificarsi a causa delle cistoscopie di valutazione umana.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

5000

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

  • Danimarca
      • Roskilde, Danimarca, 4000
        • Reclutamento
        • Zealand University Hospital
        • Contatto:
        • Investigatore principale:
          • Nessn Azawi, Ph.D

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

No

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

Pazienti con ematuria micro o macroscopica

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Pazienti con ematuria per la prima volta
  • Pazienti con il programma di controllo per pregresso cancro alla vescica

Criteri di esclusione:

  • Pazienti con cistoscopio di controllo per sospetta malattia non cancerosa

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

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Rilevamento del tumore della vescica
Pazienti con ematuria o precedente tumore della vescica
Test diagnostico: Al_vescica
Rilevamento del tumore della vescica con l'aiuto dell'intelligenza artificiale

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Confronto tra tecnica standard e Machine Learning
Lasso di tempo: 5 anni
L'accuratezza dell'apprendimento automatico per rilevare il cancro alla vescica rispetto alla cistoscopia standard
5 anni

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Rilevamento dell'accuratezza dei sottotipi di cancro alla vescica
Lasso di tempo: 5 anni
La capacità del Machine Learning di identificare il cancro alla vescica ad alto grado dal cancro alla vescica a basso grado
5 anni

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Zealand University Hospital

Investigatori

  • Investigatore principale: Nessn Azawi, phd, Zealand University 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 (Effettivo)

1 giugno 2021

Completamento primario (Stimato)

1 giugno 2026

Completamento dello studio (Stimato)

1 giugno 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

17 novembre 2021

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

14 gennaio 2022

Primo Inserito (Effettivo)

18 gennaio 2022

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

30 gennaio 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

28 gennaio 2024

Ultimo verificato

1 gennaio 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • SJ-905

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

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

NO

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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