Diagnosi accurata della profondità di invasione nell'ESCC mediante un'analisi profonda della rete neurale dei dati endoscopici NBI
Diagnosi accurata della profondità di invasione nel carcinoma a cellule squamose dell'esofago in fase iniziale mediante un'analisi profonda della rete neurale dei dati endoscopici di imaging a banda stretta
L'obiettivo di questo studio osservazionale è diagnosticare accuratamente lo stadio del carcinoma a cellule squamose dell'esofago per aiutare i medici a decidere il trattamento clinico appropriato. La domanda principale a cui si intende rispondere è:
• Ottenere una diagnosi precoce e accurata della profondità di invasione del carcinoma a cellule squamose dell'esofago mediante dati endoscopici con imaging a banda stretta.
Verranno raccolte le informazioni cliniche dei partecipanti provenienti da esami e trattamenti di routine, non ci sarà alcun danno per i partecipanti.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Hui Ding, Doctor
- Numero di telefono: +8613585966417
- Email: dr_daisy@163.com
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Età ≥ 18 anni, indipendentemente dal sesso;
- Esecuzione di un intervento chirurgico con ESD esofageo a causa di lesioni della mucosa esofagea;
- Valutazione patologica di campioni ESD.
Criteri di esclusione:
L'esame patologico dopo l'intervento chirurgico con ESD ha escluso un carcinoma a cellule squamose dell'esofago.
Piano di studio
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 |
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Diagnosi accurata della profondità di invasione del carcinoma a cellule squamose dell'esofago in fase iniziale mediante immagini endoscopiche NBI attraverso l'analisi profonda della rete neurale
Lasso di tempo: 31/12/2024
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Confronteremo le prestazioni predittive di InvaDepNet prima e dopo aver incorporato i dati generati utilizzando GAN e dimostreremo che l'inclusione dei dati generati nel set di dati di addestramento migliora efficacemente l'accuratezza del modello predittivo.
Inoltre, addestreremo sei modelli CNN comunemente utilizzati su due set di dati con diversi angoli di ripresa (incluso NBI senza ingrandimento e NBI con ingrandimento) e proporremo un modello ResNet per analizzare le informazioni cliniche combinate con le immagini NBI.
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31/12/2024
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
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Inizio studio (Stimato)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
- Malattie dell'apparato digerente
- Neoplasie per tipo istologico
- Neoplasie
- Neoplasie per sede
- Neoplasie, ghiandolari ed epiteliali
- Neoplasie gastrointestinali
- Neoplasie dell'apparato digerente
- Malattie gastrointestinali
- Neoplasie della testa e del collo
- Malattie esofagee
- Neoplasie, cellule squamose
- Neoplasie esofagee
- Carcinoma
- Carcinoma, cellule squamose
- Carcinoma a cellule squamose dell'esofago
Altri numeri di identificazione dello studio
- LY2023-229-B
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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