부인과 평활근 종양의 조직병리학적 분류 및 예후를 위한 딥러닝 (STUMP)
2026년 1월 13일 업데이트: Institut Bergonié
양성(평활근종 등)이나 악성종양(평활근육종 등)의 진단 기준에 맞지 않는 자궁의 평활근 종양을 STUMP(악성 가능성이 불확실한 평활근 종양)라고 합니다.
이 문제에 대한 잠재적인 해결책은 부인과 평활근 종양의 조직병리학적 분류 및 예후를 돕기 위해 인공 지능(AI)을 사용하는 예측 모델을 적용하는 것입니다.
컨벌루션 신경망을 사용한 딥 러닝은 디지털 이미지의 작은 픽셀 그룹을 고려하고 핵심 특징을 반복적으로 식별하여 예측 모델을 훈련하는 특정 종류의 기계 학습을 나타냅니다.
본 연구에서는 헤마톡실린 및 에오신(H&E) 슬라이드의 조직병리학적 특성을 기반으로 부인과 평활근 종양의 예후를 정확하게 하위 분류하고 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다.
목표는 병리학자가 자궁 평활근 종양을 더 잘 분류 및 진단하고 임상 과정을 예측하는 데 도움이 되는 진단 및 예후 알고리즘을 개발하는 것입니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
392
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Sabrina CROCE
- 전화번호: +33556333333
- 이메일: s.croce@bordeaux.unicancer.fr
연구 장소
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Bordeaux, 프랑스
- 모병
- Institut Bergonie
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연락하다:
- Sabrina CROCE
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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
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
- 자궁평활근종양: 평활근종, 불확실한 악성종양의 평활근종양, 평활근육종.
설명
포함 기준:
- 자궁 평활근 종양(평활근종, 불확실한 악성 종양의 평활근 종양 및 평활근육종) 진단을 받고 RRePS 데이터베이스에 등록되어 있거나 Institut Bergonié 또는 참여 센터 중 한 곳에서 치료를 받고 있는 환자.
- 조직병리학 자료(등유 블록 및/또는 슬라이드)를 사용할 수 있습니다.
제외 기준:
- 나
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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그루터기 코호트
양성(평활근종 등) 또는 악성종양(평활근육종 등)의 진단 기준에 맞지 않는 자궁의 평활근종양 : 악성 가능성이 불확실한 평활근종양
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이것은 관찰 연구이므로 개입이 없습니다.
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평활근종-평활근육종
양성(예: 평활근종) 또는 악성종양(예: 평활근육종)의 진단 기준에 적합한 자궁의 평활근 종양
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이것은 관찰 연구이므로 개입이 없습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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부인과 평활근 종양을 정확하게 세부분류할 수 있는 딥러닝 모델 개발
기간: 연구 수행 전반에 걸쳐 - 데이터 수집 후 예상 평균 6개월 동안
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이 프로젝트는 평활근종(LM), 평활근육육종(LMS), 그리고 악성 가능성이 불확실한 평활근종(STUMP)을 포함한 부인과 평활근 종양의 진단과 예후를 개선하는 것을 목표로 합니다.
구체적으로, 전체 슬라이드 이미지에서 GSMT 아형을 자동으로 분류하고 LMS 및 STUMP 그룹 환자의 무진행 생존율을 예측하기 위한 2단계 워크플로우를 개발하여, 임상의에게 워크플로우 품질을 향상시키는 더 효과적인 도구를 제공할 것입니다.
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연구 수행 전반에 걸쳐 - 데이터 수집 후 예상 평균 6개월 동안
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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STUMP의 예후 예측 도구 개발
기간: 데이터를 받은 지 6개월 후.
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전체 슬라이드 이미지에서 추출된 특징을 기반으로 STUMP 그룹의 무진행 생존율을 예측하는 모델을 개발하십시오.
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데이터를 받은 지 6개월 후.
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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)
2023년 12월 1일
기본 완료 (추정된)
2026년 12월 1일
연구 완료 (추정된)
2026년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 8월 2일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 8월 2일
처음 게시됨 (실제)
2024년 8월 6일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 1월 15일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 1월 13일
마지막으로 확인됨
2026년 1월 1일
추가 정보
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