- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT05623280
수술 중 전이성 감시림프절을 검출하기 위한 형광영상의 인공지능 분석
유방암 환자의 전이성 감시림프절을 수술 중 검출하기 위한 형광영상의 인공지능 분석.
연구 개요
상세 설명
조기 유방암 환자의 감시림프절(SLN) 평가는 적절한 수술 방법을 선택하는 데 중요합니다. 그러나 fossa axillaris 표본의 섬유 지방 조직 내에서 전이성 LN을 확인하는 것은 여전히 어려운 일입니다. 최근에는 인도시아닌 그린(ICG)과 메틸렌 블루가 임상에서 흔히 사용됩니다. ICG는 형광 염료로서 수술 중 SLN을 매핑하는 데 효과적입니다. 외과 의사는 형광 디스플레이를 따라 감시 림프절을 감지하고 동시에 실시간 형광 비디오 이미지를 캡처할 수 있습니다. 유방암 환자의 감시 림프절(SLN)을 감지하기 위해 ICG 형광 수술 내비게이션 시스템을 사용하는 것이 기술적으로 실현 가능하다는 것이 여러 다른 그룹에서 입증되었습니다. 그러나 기존 논문에서 전이 유무에 따른 유방감시림프절 형광영상의 가변성을 조사한 연구는 없다. 의료 영상 분야에서 딥 러닝(DL) 인공 지능(AI) 알고리즘이 빠르게 확장되고 있습니다.
본 연구에서 연구자들은 감시 림프절 전이 상태를 수술 중 식별하기 위해 사용하기 쉬운 인공 지능 예측 모델을 개발하고 검증하는 것을 목표로 합니다. 또한 이 독립적이고 병렬적인 수술 중 림프절 평가 워크플로우가 림프절 형광 이미지 분석에서 빠르고 정확한 두개골 기반을 제공하는 동시에 광학 이미징 및 인공 지능을 사용하여 잠재 림프절(마이크로) 전이를 감지할 수 있는지 여부를 탐색합니다.
연구 유형
등록 (예상)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Xueqi Fan, MD
- 전화번호: 19859202604
- 이메일: fanxq@stu.xmu.edu.cn
연구 장소
-
-
Fujian
-
Xiamen, Fujian, 중국, 361000
- 모병
- Xiamen Key Laboratory of Endocrine-Related Cancer Precision Medicine
-
연락하다:
- Xueqi Fan, MD
- 전화번호: 19859202604
- 이메일: fanxq@stu.xmu.edu.cn
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 18-70세 여성 환자.
- 유방암으로 수술 전 코어 바늘 생검 또는 개복 수술 절제 생검 진단.
- 의심스러운 액와 림프절 양성의 임상 검사 없음.
- 원격 전이가 없는 수술 전 임상 또는 방사선학적 증거(M0).
- 환자는 연구 중에 계획된 프로토콜을 잘 준수하고 정보에 입각한 동의서에 서명했습니다.
제외 기준:
- 임신, 모유 수유.
- ICG에 대한 알레르기.
- 유방암의 같은 쪽 겨드랑이 또는 유방 또는 흉벽에서 이전 수술 또는 방사선 요법.
- 정신 또는 인지 장애.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 다른
- 시간 관점: 다른
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
인도시아닌 그린
1.25mg/mL의 2ml로 2-4포인트 인도시아닌 그린을 유륜 주위에 주사; Near-Infrared I(NIR-I) 형광 이미징 기기로 수술 중 형광 이미지를 얻습니다.
|
1.25mg/mL 2ml의 인도시아닌 그린 2~4점을 유륜 주위에 주사
다른 이름들:
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
림프절 전이의 진단
기간: 참가자는 평균 3개월의 예상 입원 기간 동안 추적됩니다.
|
림프절 전이(LNM) 상태는 수술 표본의 병리학적 진단에 근거하여 결정되었습니다.
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참가자는 평균 3개월의 예상 입원 기간 동안 추적됩니다.
|
공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Xueqi Fan, MD, School of Medicine, Xiamen University
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .
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