Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Wykrywanie raka pęcherza przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych (BLAInostic)

28 stycznia 2024 zaktualizowane przez: Zealand University Hospital
Badacze zamierzają eksperymentować i wdrażać różne architektury głębokiego uczenia się, aby osiągnąć dokładność na poziomie człowieka w systemach diagnostyki wspomaganej komputerowo (CAD). W szczególności badacze są zainteresowani wykrywaniem guzów pęcherza moczowego na podstawie tomografii komputerowej i cystoskopii pęcherza moczowego w ramach tego projektu.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Badacze zamierzają eksperymentować i wdrażać różne architektury głębokiego uczenia się, aby osiągnąć dokładność na poziomie człowieka w systemach diagnostyki wspomaganej komputerowo (CAD). W szczególności badacze są zainteresowani wykrywaniem guzów pęcherza moczowego na podstawie tomografii komputerowej i cystoskopii pęcherza moczowego w ramach tego projektu. Badacze chcą sklasyfikować guzy pęcherza moczowego jako rakowe, nienowotworowe, o wysokim i niskim stopniu złośliwości, inwazyjne i nieinwazyjne, z wysoką czułością i niskim odsetkiem wyników fałszywie dodatnich przy użyciu różnych konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN). Zadanie to można uznać za pierwszy krok w budowaniu systemów CAD do diagnostyki raka pęcherza moczowego. Co więcej, dzięki automatyzacji tego zadania, skan badacza znacznie skraca czas potrzebny radiologom na tworzenie wielkoskalowych zestawów danych ze skanów urografii CT i zmniejsza liczbę wyników fałszywie ujemnych i dodatnich, które mogą wystąpić w wyniku cystoskopii oceniających ludzi.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

5000

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

  • Dania
      • Roskilde, Dania, 4000
        • Rekrutacyjny
        • Zealand University Hospital
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Nessn Azawi, Ph.D

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dziecko
  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Metoda próbkowania

Próbka prawdopodobieństwa

Badana populacja

Pacjenci z krwiomoczem mikro lub makroskopowym

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • Pacjenci z krwiomoczem po raz pierwszy
  • Pacjenci z programem kontroli wcześniejszego raka pęcherza moczowego

Kryteria wyłączenia:

  • Pacjenci z cystoskopem kontrolnym z podejrzeniem choroby nienowotworowej

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
Wykrywanie guza pęcherza moczowego
Pacjenci z krwiomoczem lub wcześniejszym nowotworem pęcherza moczowego
Test diagnostyczny: Al_pęcherz
Wykrywanie guza pęcherza przy pomocy sztucznej inteligencji

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Porównanie standardowej techniki do uczenia maszynowego
Ramy czasowe: 5 lat
Dokładność uczenia maszynowego w wykrywaniu raka pęcherza moczowego w porównaniu ze standardową cystoskopią
5 lat

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Wykrywanie dokładności podtypów raka pęcherza moczowego
Ramy czasowe: 5 lat
Zdolność uczenia maszynowego do identyfikowania raka pęcherza wysokiego stopnia od raka pęcherza niskiego stopnia
5 lat

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Zealand University Hospital

Śledczy

  • Główny śledczy: Nessn Azawi, phd, Zealand University Hospital

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

1 czerwca 2021

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 czerwca 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 czerwca 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

17 listopada 2021

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

14 stycznia 2022

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

18 stycznia 2022

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

30 stycznia 2024

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

28 stycznia 2024

Ostatnia weryfikacja

1 stycznia 2024

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • SJ-905

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

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 .

Badania kliniczne na Rak pęcherza

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Tanzania

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

3
Subskrybuj