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AIによる非造影CTを用いた腎腫瘍診断

2025年12月13日 更新者：Yajia Gu, MD、Fudan University

非造影CTに基づく腎腫瘍のスクリーニングと診断のための人工知能モデル

この観察研究の目的は、人工知能手法が非造影CTまたはオポチュニスティックスクリーニングを用いて腎病変を自動的に識別・診断できるかどうかを学習することです。

調査の概要

状態

まだ募集していません

条件

詳細な説明

本研究は、多施設共同後ろ向きコホート研究に基づき、腎臓病変を効果的に検出・診断できるAIモデルを確立します。 その後、大規模な実世界の後ろ向きおよび前向き集団にAIモデルを適用し、その有効性を検証・改善します。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

10000

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

研究連絡先のバックアップ

研究場所

  • 中国
    • Shanghai Municipality
      • Shanghai、Shanghai Municipality、中国、200032
        • Fudan University Shanghai Cancer Center
        • コンタクト：
        • コンタクト：

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

なし

サンプリング方法

確率サンプル

調査対象母集団

腹部CT検査を受けた患者。

説明

対象基準:

  1. 腹部CT検査を受けた患者。
  2. 腎病変を有する患者は、標準的な臨床経路に従い、経過観察、生検、または手術が行われた。
  3. 悪性病変は病理学的に確認され、良性病変は病理学的診断または画像経過観察によって確認された。
  4. 腎疾患に対する事前治療を受けていない。

除外基準:

  1. 推奨される経過観察、生検、または手術を拒否し、腎病変の確定診断が不可能な患者。
  2. 悪性が疑われる病変について完全な病理学的確認が得られない場合。
  3. 腎病変に対して何らかの事前治療を受けた患者。
  4. 診断評価を妨げる画像品質不良。

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
CTスキャンに基づく腎臓疾患のための知能診断システムの構築。
時間枠：1年
腎腫瘤病変の検出および嚢胞、良性新生物、悪性新生物への鑑別のための知的システムを構築する。
1年

二次結果の測定

結果測定
時間枠
一般的な腎臓腫瘍の病理学的タイプを効果的に診断する人工知能モデルをさらに発展させる。
時間枠：1年
1年

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。

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Fudan University

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 (推定)

2026年1月1日

一次修了 (推定)

2028年12月1日

研究の完了 (推定)

2028年12月1日

試験登録日

最初に提出

2025年12月13日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年12月13日

最初の投稿 (実際)

2025年12月26日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年12月26日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年12月13日

最終確認日

2025年10月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • 2509-Exp275

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?

未定

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。

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