Sztuczna inteligencja w diagnostyce guzów nerek przy użyciu tomografii komputerowej bez kontrastu
Sztucznie inteligentny model do badań przesiewowych i diagnozowania nowotworów nerek w oparciu o TK bez kontrastu
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Szczegółowy opis
Następnie model sztucznej inteligencji jest stosowany w dużej, rzeczywistej populacji retrospektywnej i prospektywnej, aby zweryfikować i poprawić jego skuteczność.
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Zapisy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Yajia Gu, MD
- Numer telefonu: +8621-64175590
- E-mail: guyajia@fudan.edu.cn
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Bingni Zhou, MD
- Numer telefonu: +8621-64175590
- E-mail: jobay2621405@126.com
Lokalizacje studiów
-
-
Shanghai Municipality
-
Shanghai, Shanghai Municipality, Chiny, 200032
- Fudan University Shanghai Cancer Center
-
Kontakt:
- Yajia Gu, MD
- Numer telefonu: +8621-64175590
- E-mail: guyajia@fudan.edu.cn
-
Kontakt:
- Bingni Zhou, MD
- Numer telefonu: +8621-64175590
- E-mail: jobay2621405@126.com
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria włączenia:
- Pacjenci, u których przeprowadzono badanie TK jamy brzusznej.
- Pacjenci ze zmianami nerkowymi byli prowadzeni zgodnie ze standardowymi ścieżkami klinicznymi, obejmującymi obserwację, biopsję lub operację.
- Zmiany złośliwe potwierdzono patologicznie; zmiany łagodne potwierdzono za pomocą diagnozy patologicznej lub obserwacji obrazowej.
- Nie stosowano wcześniejszego leczenia choroby nerek.
Kryteria wyłączenia:
- Pacjenci odmawiają poddania się zalecanej obserwacji, biopsji lub operacji, co uniemożliwiało ostateczne rozpoznanie zmiany nerkowej.
- Brak pełnego potwierdzenia patologicznego dla zmian podejrzanych o złośliwość.
- Pacjenci otrzymali jakąkolwiek formę wcześniejszego leczenia zmiany nerkowej.
- Słaba jakość obrazu utrudniająca ocenę diagnostyczną.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Budowanie inteligentnego systemu diagnostycznego chorób nerek na podstawie skanów TK.
Ramy czasowe: 1 rok
|
W celu stworzenia inteligentnego systemu do wykrywania zmian masowych w nerkach oraz ich różnicowania na torbiele, nowotwory łagodne i złośliwe.
|
1 rok
|
Miary wyników drugorzędnych
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Ramy czasowe |
|---|---|
|
Dalszy rozwój modelu sztucznej inteligencji w celu skutecznej diagnozy typów patologicznych powszechnych nowotworów nerek.
Ramy czasowe: 1 rok
|
1 rok
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Szacowany)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Szacowany)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
- Choroby układu moczowo-płciowego
- Nowotwory układu moczowo-płciowego
- Nowotwory według lokalizacji
- Nowotwory
- Choroby układu moczowo-płciowego u mężczyzn
- Choroby nerek
- Choroby Urologiczne
- Choroby układu moczowo-płciowego kobiet
- Choroby układu moczowo-płciowego kobiet i powikłania ciąży
- Nowotwory urologiczne
- Nowotwory nerek
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- 2509-Exp275
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .