卵巣がんオルガノイドの増殖予測のための人工知能モデル
2024年3月12日 更新者：Chongqing University Cancer Hospital
明視野画像と深層学習に基づく卵巣がんオルガノイドの増殖予測モデルの開発と検証
本研究は、卵巣がん患者由来のオルガノイドの初期の明視野画像を収集することを目的としています。
この研究では、人工知能を活用することで、卵巣がんオルガノイドの増殖を予測できるアルゴリズムの構築と改良を目指します。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (推定)
100
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Dongling Zou, MD
- 電話番号：13657690699
- メール：cqzl_zdl@163.com
研究場所
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Chongqing
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Chongqing、Chongqing、中国、400030
- 募集
- Chongqing Cancer Hospital
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主任研究者：
- Dongling Zou, M.D.
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コンタクト：
- Dongling Zou, M.D.
- 電話番号：13657690699
- メール：cqzl_zdl@163.com
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
上皮性卵巣がん患者は、腫瘍組織または悪性浸出物を採取するために生検または穿刺を受けた
説明
包含基準:
- 患者は組織学的に上皮性卵巣がんの診断を受けていなければなりません
- 患者は腫瘍組織または悪性浸出液を採取するために生検または穿刺を受けた
- 患者は自発的に研究に参加し、インフォームドコンセントに署名しました。
除外基準:
- 非上皮性卵巣がん
- オルガノイドの確立に十分な量の腫瘍組織または悪性浸出液がありません。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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深層学習モデルを用いた成長予測性能のAUC
時間枠：3年まで
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AUC = 受信機動作特性曲線の下の面積
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3年まで
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深層学習モデルを用いた成長予測の精度
時間枠：3年まで
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精度=(正しく分類されたサンプルの数)/(総サンプル数)
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3年まで
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- 主任研究者：Dongling Zou, M.D.、Chongqing University Cancer Hospital
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2022年1月1日
一次修了 (推定)
2024年4月30日
研究の完了 (推定)
2024年5月30日
試験登録日
最初に提出
2024年3月12日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年3月12日
最初の投稿 (実際)
2024年3月19日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年3月19日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年3月12日
最終確認日
2024年3月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。