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.

Sistema di apprendimento profondo basato su immagini di vetrini interi e radiomica TC per la previsione della prognosi nel cancro della vescica

26 aprile 2024 aggiornato da: Mingzhao Xiao
Il cancro della vescica (BLCA), con le sue diverse caratteristiche istopatologiche e i diversi esiti dei pazienti, pone sfide significative nella diagnosi e nella prognosi. La stratificazione della sopravvivenza postoperatoria basata sulle caratteristiche radiomiche e sulle immagini dell'intera diapositiva può essere utile per le decisioni terapeutiche per migliorare la prognosi. In questa ricerca, miriamo a sviluppare un sistema di stratificazione prognostica basato sul deep learning per la previsione automatica della sopravvivenza complessiva e specifica per il cancro nei pazienti con BLCA.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Il cancro alla vescica può essere difficile da diagnosticare e prevederne gli esiti, poiché la malattia può variare notevolmente da un paziente all’altro. Questa ricerca mira a sviluppare un nuovo sistema che utilizzi l’intelligenza artificiale per analizzare le informazioni del paziente, comprese le immagini dell’intervento chirurgico e le scansioni. Questo sistema potrebbe quindi prevedere automaticamente la sopravvivenza globale di un paziente e la probabilità che sopravviva specificamente al cancro alla vescica. Queste informazioni potrebbero essere utilizzate dai medici per prendere decisioni migliori sul trattamento per ciascun paziente.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

1000

Contatti e Sedi

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

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

Luoghi di studio

  • Cina
    • Chongqing
      • Chongqing, Chongqing, Cina, 400016
        • Reclutamento
        • Department of Urology, The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
        • Contatto:
        • 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

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Abbiamo incluso pazienti sottoposti solo a intervento chirurgico o sottoposti a chemioterapia neoadiuvante prima dell'intervento. Abbiamo escluso i pazienti con diagnosi postoperatoria di carcinoma non uroteliale.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • pazienti con cancro della vescica sottoposti a intervento chirurgico come cistectomia radicale o resezione transuretrale del tumore della vescica (TURBT)
  • TAC con mezzo di contrasto meno di due settimane prima dell'intervento chirurgico
  • dati completi dell'immagine TC e dati clinici
  • completare i dati dell'immagine dell'intera diapositiva

Criteri di esclusione:

  • pazienti con diagnosi postoperatoria di carcinoma non uroteliale
  • scarsa qualità delle immagini TC
  • dati clinici e di follow-up incompleti

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
BLCA
pazienti con cancro della vescica sottoposti a intervento chirurgico come cistectomia radicale o resezione transuretrale del tumore della vescica (TURBT).
Altro: Sistema di deep learning per la previsione della prognosi nel cancro della vescica
sviluppare e convalidare un sistema di deep learning per la previsione della prognosi nel cancro della vescica basato sulla radiomica TC e su immagini di diapositive intere.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Sopravvivenza globale
Lasso di tempo: fino a 10 anni
il tempo intercorrente tra la data dell'intervento chirurgico e la morte per qualsiasi causa o la data dell'ultimo contatto (osservazione censurata) alla data di interruzione dei dati.
fino a 10 anni

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Sopravvivenza libera da recidiva
Lasso di tempo: fino a 10 anni
il tempo che intercorre tra la data dell’intervento chirurgico e la data della prima recidiva documentata della malattia. I pazienti senza recidiva al momento dell'analisi verranno censurati
fino a 10 anni

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Mingzhao Xiao

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 gennaio 2024

Completamento primario (Stimato)

1 giugno 2024

Completamento dello studio (Stimato)

1 ottobre 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

25 aprile 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

26 aprile 2024

Primo Inserito (Effettivo)

29 aprile 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

29 aprile 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

26 aprile 2024

Ultimo verificato

1 aprile 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • BLCA_CMUFH
  • K2024-187-01 (Altro identificatore: The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University)

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

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

NO

Descrizione del piano IPD

I set di dati analizzati durante il presente studio non sono disponibili al pubblico a causa della privacy dei pazienti, ma sono disponibili presso l'autore corrispondente su ragionevole richiesta.

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 .

Prove cliniche su Cancro alla vescica

Cerca prove simili

Sponsor e collaboratori

Condizioni mediche

Interventi farmacologici

CROs by country

CROs in Norway

Condizioni

Malattie rare

Interventi farmacologici

Supplementi dietetici

Sponsor / Collaboratori

Sedi

3
Sottoscrivi