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난소암 오가노이드의 성장 예측을 위한 인공지능 모델

2024년 3월 12일 업데이트: Chongqing University Cancer Hospital

명시야 영상 및 딥러닝 기반 난소암 오가노이드 성장 예측 모델 개발 및 검증

본 연구는 난소암 환자 유래 오가노이드의 초기 명시야 이미지를 수집하는 것을 목표로 합니다. 본 연구에서는 인공지능을 활용하여 난소암 오가노이드의 성장을 예측할 수 있는 알고리즘을 구축하고 개선하고자 합니다.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

100

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

  • 이름: Dongling Zou, MD
  • 전화번호: 13657690699
  • 이메일: cqzl_zdl@163.com

연구 장소

  • 중국
    • Chongqing
      • Chongqing, Chongqing, 중국, 400030
        • 모병
        • Chongqing Cancer Hospital
        • 수석 연구원:
          • Dongling Zou, M.D.
        • 연락하다:

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

상피성 난소암 환자는 종양 조직이나 악성 삼출액을 얻기 위해 생검이나 천자를 시행했습니다.

설명

포함 기준:

  • 환자는 조직학적으로 상피성 난소암 진단이 확인되어야 합니다.
  • 환자는 종양 조직이나 악성 삼출액을 얻기 위해 생검이나 천자를 받았습니다.
  • 환자는 자발적으로 연구에 참여하고 동의서에 서명했습니다.

제외 기준:

  • 비상피성 난소암
  • 오가노이드 확립을 위한 충분한 양의 종양 조직 또는 악성 삼출액이 없습니다.

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

결과 측정
측정값 설명
기간
딥러닝 모델을 활용한 성장 예측 성과 AUC
기간: 최대 3년
AUC = 수신기 작동 특성 곡선 아래 영역
최대 3년
딥러닝 모델을 활용한 성장 예측의 정확도
기간: 최대 3년
정확도=(정확하게 분류된 샘플 수)/(총 샘플 수)
최대 3년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Chongqing University Cancer Hospital

수사관

  • 수석 연구원: Dongling Zou, M.D., Chongqing University Cancer Hospital

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)

2022년 1월 1일

기본 완료 (추정된)

2024년 4월 30일

연구 완료 (추정된)

2024년 5월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 3월 12일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 3월 12일

처음 게시됨 (실제)

2024년 3월 19일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2024년 3월 19일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 3월 12일

마지막으로 확인됨

2024년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • CQGOG0206

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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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