Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Artificial Intelligence-Assisted 4D Dynamic Long-Axial PET Imaging for the Detection of Early Pancreatic Cancer Lesions

3. november 2026 oppdatert av: LI BIAO, Ruijin Hospital

Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is associated with a poor prognosis, and early detection of pancreatic lesions is of great importance for improving patient outcomes. In this study, whole-body imaging with FDG and FAPI will be used to visualize the early development of pancreatic cancer lesions from multiple perspectives, including glucose metabolism, tumor fibrotic stroma, and integrin receptor expression. Furthermore, leveraging the advantages of four-dimensional dynamic long-axial PET imaging, artificial intelligence-assisted lesion detection and analysis will be performed to characterize lesions and differentiate between benign and malignant lesions. The imaging findings will subsequently be compared with postoperative histopathological results to evaluate the diagnostic performance of the proposed imaging approaches.

Studieoversikt

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Antatt)

50

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studiesteder

      • Shanghai, Kina, 200025
        • Rekruttering
        • Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
        • Ta kontakt med:

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

18 år til 75 år (Voksen, Eldre voksen)

Tar imot friske frivillige

Nei

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Patients with suspected pancreatic tumors treated at Ruijin Hospital

Beskrivelse

Inclusion Criteria:

  • Patients with suspected pancreatic tumors larger than 1.0 cm.
  • No histopathological diagnosis available before enrollment.
  • No prior treatment for the suspected pancreatic tumor.
  • Histopathological diagnosis obtained through surgery or biopsy within 2 months after PET imaging.
  • Able and willing to provide written informed consent.
  • Willing and able to comply with the study procedures and follow-up requirements.
  • Male or female, aged 18-75 years.
  • In generally good health, with an estimated life expectancy of more than 6 months and able to tolerate the imaging procedures.

Exclusion Criteria:

  • Severe concomitant diseases that, in the investigator's judgment, make participation in the study inappropriate, including severe cardiopulmonary dysfunction or severe hepatic or renal impairment.
  • Pregnancy, suspected pregnancy, or breastfeeding.
  • Poor compliance with the study procedures.

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Observasjonsmodeller: OTHER
  • Tidsperspektiver: PROSPECTIVE

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Intervensjon / Behandling
Patients with Suspected Pancreatic Lesions

Participants with suspected pancreatic lesions undergoing PET imaging will be enrolled in this prospective observational study. Imaging approaches may include FDG and FAPI PET, with four-dimensional dynamic long-axial PET imaging and artificial intelligence-assisted lesion detection and characterization. Imaging findings will be evaluated for lesion detection and benign-malignant differentiation and compared with postoperative histopathological results when available.

Routine PET imaging performed as part of clinical care will be evaluated in this prospective observational study. Four-dimensional dynamic long-axial PET imaging and artificial intelligence-assisted image analysis will be used for pancreatic lesion detection and characterization, including differentiation between benign and malignant lesions. Imaging findings will be compared with histopathological results when available.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Diagnostic Performance of Dynamic PET Imaging for Pancreatic Lesion Characterization
Tidsramme: Within 2 months after PET imaging

The diagnostic performance of 4D dynamic long-axial PET imaging combined with artificial intelligence-assisted lesion detection and analysis will be evaluated for the detection and differentiation of benign and malignant pancreatic lesions. Imaging findings will be compared with postoperative histopathological results as the reference standard

Within 2 months after PET imaging

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

15. november 2024

Primær fullføring (Antatt)

31. desember 2028

Studiet fullført (Antatt)

31. juli 2029

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

3. november 2026

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

3. november 2026

Først lagt ut (Faktiske)

9. november 2026

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

9. november 2026

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

3. november 2026

Sist bekreftet

1. november 2026

Mer informasjon

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere