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

Multimodal Imaging and Digital Pathology for Prostate Cancer Prediction

25 mei 2026 bijgewerkt door: Fubo Wang, Guangxi Medical University

A Multicenter Study of a Deep Learning Model Based on Spatial Registration of Multimodal Imaging and Digital Pathology for Predicting Clinically Significant Prostate Cancer

This is a multicenter observational study. A deep learning model integrated with multimodal imaging and digital pathology spatial registration is built based on preoperative multiparametric magnetic resonance imaging, transrectal ultrasound and postoperative digital pathological whole slide images. The study is designed to achieve accurate prediction of clinically significant prostate cancer and non-invasive risk stratification. Unnecessary prostate biopsy and overdiagnosis can be reduced to support the optimization of clinical diagnosis and treatment strategies.

Studie Overzicht

Gedetailleerde beschrijving

This prospective and retrospective multicenter observational study enrolls patients with suspected prostate cancer who receive standardized preoperative multiparametric magnetic resonance imaging, transrectal ultrasound examination, followed by prostate biopsy or radical prostatectomy. Complete clinical data including age, BMI, prostate specific antigen indicators, PI-RADS v2.1 scores, Gleason score and ISUP grading are collected from all eligible participants.

Biomechanically constrained non-rigid spatial registration technique is applied to achieve precise alignment between preoperative multimodal images and postoperative digital pathological whole slide images using high-quality multicenter datasets. A transformer-based multimodal deep learning fusion model is developed to analyze correlations between macroscopic imaging features and microscopic pathological heterogeneity, thereby establishing an interpretable artificial intelligence framework for clinically significant prostate cancer prediction.

Comprehensive model validation is conducted via internal cross-validation, external multicenter independent verification and international public datasets. Decision curve analysis and clinical impact curve are applied to assess clinical applicability. The model serves as an intelligent auxiliary tool to refine biopsy strategies, avoid redundant puncture and excessive treatment, and facilitate early precise diagnosis and risk stratification of prostate cancer.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

3000

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 Locaties

    • Guangxi
      • Liuzhou, Guangxi, China, 545006
        • Werving
        • Liuzhou People's Hospital Affiliated to Guangxi Medical University
        • 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

  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

This is a prospective and retrospective multicenter cohort study. The study population consists of consecutive male subjects aged 40-90 years who are scheduled to undergo or have undergone prostate biopsy or radical prostatectomy, with complete standard-of-care preoperative multiparametric MRI (mpMRI), transrectal ultrasound (TRUS) images, and corresponding pathological diagnosis results. The collected data include:

  1. Preoperative mpMRI and TRUS images
  2. Digital whole-slide images of prostate biopsy specimens
  3. Digital whole-slide images of radical prostatectomy specimens (if performed) The prospective cohort will include newly enrolled subjects who provide written informed consent, while the retrospective cohort will include historical subjects with complete imaging, pathology slide, and clinical data from participating centers.

Beschrijving

Inclusion Criteria:

  1. Subjects who are scheduled to undergo or have undergone prostate biopsy or radical prostatectomy.
  2. Subjects who have completed standard-of-care preoperative multiparametric MRI (mpMRI) and transrectal ultrasound (TRUS) examinations.
  3. Subjects with complete pathological diagnosis results available.
  4. Age between 40 and 90 years.
  5. Able and willing to provide written informed consent (for prospective cohort participants only).

Exclusion Criteria:

  1. Prior history of pelvic radiation therapy or radical prostatectomy.
  2. Incomplete or poor-quality mpMRI or TRUS images (e.g., motion artifacts, insufficient sequences).
  3. Concurrent other primary malignant tumors.
  4. Severe systemic diseases that may affect the evaluation of the prostate.
  5. Subjects with incomplete clinical or pathological data.
  6. Contraindications to MRI examination (e.g., incompatible metallic implants, severe claustrophobia).

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

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) for predicting clinically significant prostate cancer (csPCa)
Tijdsspanne: Baseline (at the time of imaging/pathology data collection)
The diagnostic performance of the multimodal deep learning model in predicting clinically significant prostate cancer using preoperative imaging data from this prospective and retrospective multicenter cohort. The AUC will be calculated to evaluate the model's discriminative ability.
Baseline (at the time of imaging/pathology data collection)

Medewerkers en onderzoekers

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

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Fubo Wang, MD, Guangxi Medical University

Publicaties en nuttige links

De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.

Algemene publicaties

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)

30 mei 2025

Primaire voltooiing (Geschat)

30 juni 2030

Studie voltooiing (Geschat)

31 december 2030

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

13 mei 2026

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

25 mei 2026

Eerst geplaatst (Werkelijk)

29 mei 2026

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

29 mei 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

25 mei 2026

Laatst geverifieerd

1 mei 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

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

NEE

Beschrijving IPD-plan

This study does not have a plan to share individual participant data due to institutional and ethical restrictions.

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

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