GliomaAI-Oligo: MRI-Based Detection of IDH Mutant Oligodendroglioma (GliomaAI-Oligo)
2026년 6월 23일 업데이트: Deep Learning Institute of Radiological Sciences
GliomaAI-Oligo: Non-Invasive MRI-Based Detection of IDH Mutant Oligodendroglioma Using Artificial Intelligence
The goal of this observational study is to learn whether an artificial intelligence system called GliomaAI-Oligo can help detect a specific molecular type of brain tumour called Oligodendroglioma using routine MRI scans. The study uses previously collected and fully anonymised MRI data from 1,372 patients from 13 institutions in the Cancer Imaging Archive (TCIA).
The main questions it aims to answer are:
- How accurately can GliomaAI-Oligo identify Oligodendroglioma from MRI scans?
- How well does the system perform across data from different hospitals and patient groups?
Researchers will use existing MRI scans and clinical information to train and test the AI system. No new scans, treatments, or hospital visits are required for participants, and all data used is fully anonymised and obtained from an existing research database.
Participants will not be asked to do anything, as this study only uses previously collected imaging data.
연구 개요
상태
상태
완전한
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
연구 유형
연구 유형
관찰
등록 (실제)
등록
1372
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Mumbai, 인도
- Deep Learning Institute of Radiological Sciences
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
Patients with glioma diagnosis included in the TCIA cohort.
설명
Inclusion Criteria:
- Adult (>=18 years of age)
- Having pre op MRI scan
- Having biopsy / surgery
- Having post biopsy/ surgery histology diagnosis and genetic analysis.
Exclusion Criteria:
- MRI scan significantly degraded by motion or other artefact
- Incomplete genetic analysis
- Prior treatment (e.g., radiotherapy or chemotherapy) before baseline MRI
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Diagnostic performance of GliomaAI-Oligo for identification of IDH mutant Oligodendroglioma from MRI, measured by accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and area under the ROC
기간: Perioperative
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The diagnostic performance of the GliomaAI-Oligo artificial intelligence model will be assessed by comparing pre-operative MRI-based predictions of IDH mutant Oligodendroglioma status against post-operative (biopsy or surgery) molecular/genetic profiling results as the reference standard.
Performance metrics including accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and AUC will be calculated.
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Perioperative
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
2017년 3월 14일
기본 완료 (실제)
기본 완료
2021년 3월 9일
연구 완료 (실제)
연구 완료
2021년 7월 16일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2026년 6월 23일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 6월 23일
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
2026년 6월 29일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
2026년 6월 29일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 6월 23일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2026년 6월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- DLIRS-GLIOMAAI-OLIGO
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
예
IPD 계획 설명
Study protocol will be shared with researchers
IPD 공유 기간
Study protocol and methodology will be published in an academic journal
IPD 공유 액세스 기준
We will strive to publish it in the open access academic journal
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
예
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
아니
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