膀胱がんを予測するための AI ベースの画像モデル
2024年5月30日 更新者：Yun Luo、Third Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University
膀胱がんに対する画像ベースの人工知能予測モデルの開発と検証
膀胱がんは、世界で 9 番目に一般的な悪性腫瘍であり、悪性度が高く、予後が不良であることが特徴です。
私たちは深層学習アルゴリズムを使用して、CT に基づいた膀胱癌の腫瘍出芽予測モデルを開発する予定です。
このモデルにより、患者の状態の術前評価が容易になり、より正確で個別化された治療計画の策定が可能になります。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (推定)
2000
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：Yun Luo, Dr.
- 電話番号：13560189936
- メール：luoyun8@mail.sysu.edu.cn
研究場所
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510630
- 募集
- The third affiliated hospital of Sun Yat-Sen University
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コンタクト：
- Yun Luo, Dr.
- 電話番号：13560189936
- メール：luoyun8@mail.sysu.edu.cn
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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
- 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
膀胱がん患者
説明
包含基準:
- 2014年1月1日から2023年1月1日までに治療を受けた膀胱がん患者。
- 入院して経尿道的膀胱腫瘍切除術（TURBT）または根治的膀胱切除術を受けた。
- 完全な臨床データ、術前 CT データ、病理学データ。
除外基準:
- 以前に他の施設で膀胱がんの外科的治療を受けており、術前データを入手することが困難な患者。
- 他の骨盤または泌尿器系の悪性腫瘍を併発している患者。
- 品質が低い、解像度が低い、または色褪せた CT または病理学的画像を持つ患者。
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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訓練コホート
モデルのトレーニングのために、中山大学孫文記念病院から提供されました。
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特別な介入はありません。
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内部検証コホート
モデルのパフォーマンスを評価するために使用されたデータは、中山大学中山記念病院から提供されたものです。
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特別な介入はありません。
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外部検証コホート 1
モデルのパフォーマンスを評価するために使用されたものは、中山大学第三付属病院からのものです。
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特別な介入はありません。
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外部検証コホート 2
モデルのパフォーマンスを評価するために使用されたデータは、大連医科大学第 2 関連病院から提供されたものです。
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特別な介入はありません。
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外部検証コホート 3
モデルのパフォーマンスを評価するために使用されたデータは、重慶医科大学第一付属病院からのものです。
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特別な介入はありません。
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外部検証コホート 4
モデルのパフォーマンスを評価するために使用されたデータは、昆明医科大学付属延安病院からのものです。
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特別な介入はありません。
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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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腫瘍の出芽: 概要
時間枠：手術を終えて退院してから1年後
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腫瘍の出芽は、膀胱がんを含むさまざまな種類のがんで観察される組織病理学的現象です。
これは、腫瘍の浸潤前面に単一細胞または小さな細胞クラスター (5 個未満) が存在することを指します。
これらの芽は、上皮細胞が間葉系の浸潤性の特徴を獲得するプロセスである上皮間葉転換 (EMT) を示しており、これはがんの浸潤と転移に重要です。
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手術を終えて退院してから1年後
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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。
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)
2024年5月1日
一次修了 (推定)
2024年10月31日
研究の完了 (推定)
2024年12月31日
試験登録日
最初に提出
2024年5月30日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年5月30日
最初の投稿 (推定)
2024年6月4日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
2024年6月4日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年5月30日
最終確認日
2024年5月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- SL-II2023-303-02
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
いいえ
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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。