Questa pagina è stata tradotta automaticamente e l'accuratezza della traduzione non è garantita. Si prega di fare riferimento al Versione inglese per un testo di partenza.

Analisi dell'intelligenza artificiale dell'immagine di fluorescenza per rilevare intraoperatoriamente il linfonodo sentinella metastatico.

21 novembre 2022 aggiornato da: Xiang'an Hospital of Xiamen University

Analisi dell'intelligenza artificiale dell'immagine di fluorescenza per rilevare intraoperatoriamente il linfonodo sentinella metastatico in pazienti con cancro al seno.

Lo scopo di questo studio è analizzare l'immagine di fluorescenza del linfonodo sentinella del seno (SLN) utilizzando il verde indocianina (ICG). Inoltre, indagare se un protocollo di intelligenza artificiale fosse adatto per identificare lo stato metastatico del linfonodo sentinella durante l'intervento chirurgico e valutare la coerenza diagnostica della tecnica AI e degli esami patologici per linfonodi con e senza metastasi.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

La valutazione del linfonodo sentinella (SLN) in pazienti con carcinoma mammario in stadio iniziale è fondamentale per selezionare l'approccio chirurgico appropriato. Ma l'identificazione di LN metastatici all'interno del tessuto fibro-adiposo del campione di fossa axillaris rimane una sfida. Recentemente, il verde indocianina (ICG) e il blu di metilene sono comunemente usati nella pratica clinica. L'ICG come colorante fluorescente ha efficacia nella mappatura dei linfonodi sentinella durante l'intervento chirurgico. I chirurghi possono seguire la visualizzazione della fluorescenza per rilevare SLN e acquisire contemporaneamente immagini video fluorescenti in tempo reale. Diversi altri gruppi hanno dimostrato che l'uso del sistema di navigazione chirurgica fluorescente ICG per rilevare SLN nei pazienti con carcinoma mammario è tecnicamente fattibile. Ma nessuno studio indaga la variabilità tra le immagini fluorescenti del linfonodo sentinella del seno con e senza metastasi nel documento esistente. Gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) di deep learning (DL) nell'imaging medico sono in rapida espansione.

In questo studio, i ricercatori mirano a sviluppare e convalidare un modello di previsione dell'intelligenza artificiale di facile utilizzo per identificare intraoperatoriamente lo stato delle metastasi del linfonodo sentinella. Inoltre, per esplorare se questo flusso di lavoro di valutazione dei linfonodi intraoperatori indipendenti e paralleli può fornire una base cranica rapida e accurata sull'analisi delle immagini fluorescenti dei linfonodi, rilevando nel frattempo le (micro) metastasi dei linfonodi occulti, utilizzando l'imaging ottico e l'intelligenza artificiale.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

40

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
    • Fujian
      • Xiamen, Fujian, Cina, 361000
        • Reclutamento
        • Xiamen Key Laboratory of Endocrine-Related Cancer Precision Medicine
        • 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 70 anni (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Sessi ammissibili allo studio

Femmina

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

I partecipanti sono stati reclutati dall'ospedale Xiang'An dell'Università di Xiamen, tra il 30 novembre 2022 e il 30 novembre 2024.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Pazienti di età compresa tra 18 e 70 anni di sesso femminile.
  • La biopsia con ago del nucleo preoperatoria o la biopsia per escissione chirurgica aperta diagnosticano il cancro al seno.
  • Nessun esame clinico di sospetto linfonodo ascellare positivo.
  • Evidenze cliniche o radiologiche preoperatorie senza metastasi a distanza (M0).
  • Il paziente ha una buona compliance al protocollo pianificato durante lo studio e ha firmato il consenso informato.

Criteri di esclusione:

  • Gravidanza, allattamento.
  • Allergia all'ICG.
  • Precedente operazione o radioterapia all'ascella o al seno o alla parete toracica nello stesso lato del cancro al seno.
  • Compromissione psichiatrica o cognitiva.

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

  • Modelli osservazionali: Altro
  • Prospettive temporali: Altro

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Verde indocianina
Iniezione intorno all'areola con 2-4 punti di verde indocianina con 2 ml di 1,25 mg/ml; Ottieni immagini di fluorescenza intraoperatoria mediante lo strumento di imaging a fluorescenza nel vicino infrarosso I (NIR-I).
Droga: Verde indocianina
Iniezione intorno all'areola con 2-4 punti Verde indocianina con 2 ml di 1,25 mg/ml
Altri nomi:
  • ICG

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Diagnosi di metastasi linfonodali
Lasso di tempo: I partecipanti saranno seguiti per la durata della degenza ospedaliera, una media prevista di 3 mesi
Lo stato delle metastasi linfonodali (LNM) è stato determinato sulla base della diagnosi patologica dei campioni chirurgici.
I partecipanti saranno seguiti per la durata della degenza ospedaliera, una media prevista di 3 mesi

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Xiang'an Hospital of Xiamen University

Investigatori

  • Investigatore principale: Xueqi Fan, MD, School of Medicine, Xiamen University

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 novembre 2021

Completamento primario (Anticipato)

1 dicembre 2024

Completamento dello studio (Anticipato)

1 dicembre 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

13 novembre 2022

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

13 novembre 2022

Primo Inserito (Effettivo)

21 novembre 2022

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

28 novembre 2022

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

21 novembre 2022

Ultimo verificato

1 novembre 2022

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • Xiang'an Hospital of XMU

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

Sì

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

prodotto fabbricato ed esportato dagli 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 .

Prove cliniche su Cancro al seno

Prove cliniche su Verde indocianina

Cerca prove simili

Sponsor e collaboratori

Condizioni mediche

Interventi farmacologici

CROs by country

CROs in Angola

Condizioni

Malattie rare

Interventi farmacologici

Supplementi dietetici

Sponsor / Collaboratori

Sedi

Sottoscrivi