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Sviluppo di un modello di previsione dell'imaging per la metastasi del linfonodo pelvico del cancro cervicale utilizzando tecniche di intelligenza artificiale.

3 giugno 2024 aggiornato da: Obstetrics & Gynecology Hospital of Fudan University
Questo studio è uno studio esplorativo retrospettivo condotto presso un singolo centro, con l'obiettivo di sviluppare e convalidare un modello di metastasi linfatiche preoperatorie per il cancro cervicale utilizzando l'apprendimento profondo dell'intelligenza artificiale. Il modello viene addestrato utilizzando l'imaging preoperatorio e i risultati patologici postoperatori dei pazienti affetti da cancro cervicale, con l'obiettivo di migliorare l'accuratezza della previsione delle metastasi linfatiche attraverso l'imaging preoperatorio e offrire approfondimenti per le decisioni terapeutiche.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

4000

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
    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, Cina, 200090
        • Reclutamento
        • The Obstetrics and Gynecology Hospital of Fudan University
        • Contatto:
        • Investigatore principale:
          • Xin Wu
        • Sub-investigatore:
          • Hua Jiang
        • Sub-investigatore:
          • Xuan Yin
        • Sub-investigatore:
          • Ling Qiu
        • Sub-investigatore:
          • Hui Wang
        • Sub-investigatore:
          • Yang Liu
        • Sub-investigatore:
          • Shen Luo
        • Sub-investigatore:
          • Xiaomei Sun

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

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

Tutte le informazioni sui pazienti e i dati di imaging sono stati raccolti dall'Ospedale di Ostetricia e Ginecologia dell'Università di Fudan. Questo ospedale è una struttura di assistenza terziaria specializzata ed è riconosciuto come il principale ospedale di ostetricia e ginecologia in Cina.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  1. pazienti con diagnosi preoperatoria di cancro invasivo della cervice in stadio I-III, con qualsiasi tipo di patologia, e pazienti sottoposti a intervento chirurgico radicale/modificato per cancro della cervice radicale + dissezione linfonodale pelvica nel nostro ospedale.
  2. Età ≥18 anni e ≤80 anni
  3. pazienti con immagini MRI pelviche preoperatorie complete, patologia postoperatoria e dati clinici nel nostro ospedale

Criteri di esclusione:

  1. Pazienti durante la gravidanza o l'allattamento al seno, pazienti entro 42 giorni dall'aborto
  2. Pazienti che hanno ricevuto chemioterapia o radioterapia neoadiuvante prima dell'intervento chirurgico per questo precedente cancro cervicale
  3. Pazienti con altri tumori maligni entro 5 anni
  4. Combinazione di altre malattie sottostanti che possono portare ad ingrossamento dei linfonodi pelvici
  5. Rapporto di imaging più di 1 mese prima dell'intervento
  6. Scarsa qualità dell'immagine e irriconoscibile

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
Un modello per identificare le metastasi dei linfonodi pelvici sull'imaging preoperatorio
Lasso di tempo: Dall'iscrizione alla fine dello sviluppo del modello a 24 mesi
La tecnologia dell'intelligenza artificiale (AI) è stata utilizzata per sviluppare un modello per identificare le metastasi dei linfonodi pelvici dalle immagini preoperatorie al fine di migliorare la precisione del rilevamento delle metastasi dei linfonodi preoperatori nel cancro cervicale. Il modello è stato validato con l'obiettivo diagnostico principale di determinare lo stato delle metastasi linfonodali.
Dall'iscrizione alla fine dello sviluppo del modello a 24 mesi

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Obstetrics & Gynecology Hospital of Fudan 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 febbraio 2024

Completamento primario (Stimato)

1 dicembre 2025

Completamento dello studio (Stimato)

1 dicembre 2025

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

3 giugno 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

3 giugno 2024

Primo Inserito (Effettivo)

7 giugno 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

7 giugno 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

3 giugno 2024

Ultimo verificato

1 giugno 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • FUOBGY2024-33

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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