Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Hele dia-afbeelding en op CT-radiomics gebaseerd diep leersysteem voor prognosevoorspelling bij blaaskanker

27 mei 2025 bijgewerkt door: Mingzhao Xiao
Blaaskanker (BLCA), met zijn diverse histopathologische kenmerken en uiteenlopende patiëntresultaten, vormt een aanzienlijke uitdaging bij de diagnose en prognose. Postoperatieve overlevingsstratificatie op basis van radiomics-kenmerken en beeldkenmerken van hele dia's kan nuttig zijn bij behandelbeslissingen om de prognose te verbeteren. In dit onderzoek willen we een op diepgaand leren gebaseerd prognostisch-stratificatiesysteem ontwikkelen voor automatische voorspelling van de algehele en kankerspecifieke overleving bij patiënten met BLCA.

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

Blaaskanker kan moeilijk te diagnosticeren en de uitkomsten ervan te voorspellen zijn, omdat de ziekte sterk kan variëren tussen patiënten. Dit onderzoek heeft tot doel een nieuw systeem te ontwikkelen dat kunstmatige intelligentie gebruikt om patiëntinformatie te analyseren, waaronder beelden van operaties en scans. Dit systeem zou dan automatisch de algehele overleving van een patiënt kunnen voorspellen en hoe waarschijnlijk het is dat hij of zij zal overleven, specifiek als gevolg van blaaskanker. Deze informatie kan door artsen worden gebruikt om voor elke patiënt betere behandelbeslissingen te nemen.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

1000

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studie Contact Back-up

Studie Locaties

  • China
    • Chongqing
      • Chongqing, Chongqing, China, 400016
        • Werving
        • Department of Urology, The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
        • Contact:
        • Contact:

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Kind
  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

We includeerden patiënten die alleen een operatie hadden ondergaan of die vóór de operatie neoadjuvante chemotherapie hadden ondergaan. We uitgesloten patiënten met een postoperatieve diagnose van niet-urotheliaal carcinoom.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • patiënten met blaaskanker die een operatie hebben ondergaan zoals radicale cystectomie of transurethrale resectie van blaastumor (TURBT)
  • contrast-CT-scan minder dan twee weken vóór de operatie
  • volledige CT-beeldgegevens en klinische gegevens
  • volledige afbeeldingsgegevens van hele dia's

Uitsluitingscriteria:

  • Patiënten met een postoperatieve diagnose van niet-urotheliaal carcinoom
  • slechte kwaliteit van CT-beelden
  • onvolledige klinische en follow-upgegevens

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
BLCA
patiënten met blaaskanker die een operatie hebben ondergaan zoals radicale cystectomie of transurethrale resectie van blaastumor (TURBT).
Ander: Diep leersysteem voor voorspellingsvoorspelling bij blaaskanker
een diepgaand leersysteem ontwikkelen en valideren voor het voorspellen van voorspellingen bij blaaskanker op basis van CT-radiomics en hele diabeelden.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Algemeen overleven
Tijdsspanne: tot 10 jaar
de tijd vanaf de datum van de operatie tot het overlijden door welke oorzaak dan ook of de datum van het laatste contact (gecensureerde observatie) op de datum waarop de gegevens werden afgesloten.
tot 10 jaar

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Herhalingsvrije overleving
Tijdsspanne: tot 10 jaar
de tijd vanaf de datum van de operatie tot de datum van het eerste gedocumenteerde recidief van de ziekte. Patiënten zonder recidief op het moment van analyse zullen worden gecensureerd
tot 10 jaar

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Mingzhao Xiao

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

1 januari 2024

Primaire voltooiing (Geschat)

1 juni 2025

Studie voltooiing (Geschat)

1 oktober 2025

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

25 april 2024

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

26 april 2024

Eerst geplaatst (Werkelijk)

29 april 2024

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

28 mei 2025

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

27 mei 2025

Laatst geverifieerd

1 mei 2025

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • BLCA_CMUFH
  • K2024-187-01 (Andere identificatie: The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University)

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Beschrijving IPD-plan

De datasets die tijdens het huidige onderzoek zijn geanalyseerd, zijn vanwege de privacy van patiënten niet openbaar beschikbaar, maar zijn op redelijk verzoek verkrijgbaar bij de corresponderende auteur.

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren