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

Endoskopowe pod kontrolą ultradźwięków cienkich aspiracji stałych zmian trzustkowych z szybkim barwieniem cytologicznych rozmazów, a następnie skanowania całego slajdu i diagnostyka sztucznej inteligencji: prospektywne, wieloośrodkowe badanie.

8 lutego 2025 zaktualizowane przez: Ruijin Hospital

内镜超声穿刺胰腺实性占位细胞涂片快速染色后全玻片扫描及人工智能诊断 ： 一项前瞻性、多中心研究

Celem tego badania obserwacyjnego jest zbadanie, czy samozwańczy system diagnostyki całego zjeżdżalni i sztucznej inteligencji dla cytopatologii nakłucia stałego szczeliny może szybko i dokładnie zdiagnozować stałe cytopatologię (zwane dokładnie zdiagnozowanie ciał stałych. Zmiany trzustki (SPLS). Główne pytanie, na które ma odpowiedzieć, brzmi:

Wykorzystując technologię obrazowania optycznego do przechwytywania obrazów RGB barwionych cywilnych rozmazów z nakłuć trzustki, rozwój algorytmów sztucznej inteligencji pomaga w różnicowaniu stałych nowotworów neuroendokrynowych i niepodległościowych (takich jak trzustka. łagodne zmiany)?

Naukowcy porównają diagnozy SPL dokonane przez system Rose-AI z faktycznymi patologicznymi diagnozami SPLS w celu ustalenia, czy układ Rose-AI może skutecznie zdiagnozować SPL.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

1500

Kontakty i lokalizacje

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

Lokalizacje studiów

  • Chiny
    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, Chiny, 200000
        • Rekrutacyjny
        • Ruijin Hospital, Shanghai Jiaotong University School of Medicine
        • Kontakt:
      • Shanghai, Shanghai, Chiny, 200025
        • Rekrutacyjny
        • Department of Gastroenterolog, Ruijin Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
        • Kontakt:

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

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie dotyczy

Metoda próbkowania

Próbka prawdopodobieństwa

Badana populacja

Wszyscy pacjenci uzyskano z powodu konieczności leczenia choroby i zgodnie z rutynowymi klinicznymi przepływami pracy, a ostatecznie potwierdzono jako trzustkowe gruczolakorak przewodowy, nowotwory neuroendokrynne trzustki i nienoplasowe łagodne zmiany.

Opis

Kryteria włączenia:

  • Datowana i podpisana świadomowa zgoda stanowi zobowiązanie do przestrzegania procedur badawczych i współpracy w całym badaniu osób w wieku 18 lat i starszych, niezależnie od diagnozy płci lub podejrzenia o stałe zmiany w przestrzeni przestrzeni trzustkowej oparte na badaniach obrazowych (ultrasonografii obrazowe (tryb ul. , CT lub MRI)

Kryteria wykluczenia:

  • Niezdolne lub odmawiające podpisania świadomej zgody Nie jest w stanie zawiesić antykoagulacji/terapii przeciwpłytkowej w ciąży lub w okresie laktacji mającym chorobę psychiczną lub inne schorzenia, które są nieodpowiednie do poddania się obecności biopsji FNA/B zaburzeń krzepnięcia (PLT <50 × 10^3/μl , INR> 1,5) Cystic Uszkodności trzustkowe Niediagnostyczne próbki EUS-FNA/B o mniej niż 8 mikroskopowych polach zainteresowania (ROI) w cyfrowej patologii całej szkiełki rozmazowej diff-Quik

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
gruczolakorak przewodowy trzustki
Urządzenie: System diagnostyczny Rose-AI
Wszystkie próbki uzyskano z powodu konieczności leczenia choroby i zgodnie z rutynowymi klinicznymi przepływami pracy. Po potwierdzeniu patologii oddziałów patologii w szpitalach powiązanych z odpowiednimi centrami endoskopowymi, kwalifikujące się rozmazy z barwionymi przez pankreatowe nakłucie zostały zapożyczone i przeniesione do szpitala Ruijin powiązanego ze Szanghai Jiao Tong University. Tam samodzielny system „ZHIying Shunxi” zastosowano do przechwytywania odpowiednich tradycyjnych obrazów RGB mikroskopu świetlnego. Po zakończeniu obrazowania wszystkie próbki zostały zwrócone do centrów endoskopowych, z których pochodzą. Wykorzystując obrazy RGB jako dane wejściowe, opracowano algorytm sztucznej inteligencji, aby pomóc w różnicowaniu stałych zmian trzustkowych.
Guz neuroendokrynny trzustki
Urządzenie: System diagnostyczny Rose-AI
Wszystkie próbki uzyskano z powodu konieczności leczenia choroby i zgodnie z rutynowymi klinicznymi przepływami pracy. Po potwierdzeniu patologii oddziałów patologii w szpitalach powiązanych z odpowiednimi centrami endoskopowymi, kwalifikujące się rozmazy z barwionymi przez pankreatowe nakłucie zostały zapożyczone i przeniesione do szpitala Ruijin powiązanego ze Szanghai Jiao Tong University. Tam samodzielny system „ZHIying Shunxi” zastosowano do przechwytywania odpowiednich tradycyjnych obrazów RGB mikroskopu świetlnego. Po zakończeniu obrazowania wszystkie próbki zostały zwrócone do centrów endoskopowych, z których pochodzą. Wykorzystując obrazy RGB jako dane wejściowe, opracowano algorytm sztucznej inteligencji, aby pomóc w różnicowaniu stałych zmian trzustkowych.
Nieneoplastyczne łagodne zmiany
Urządzenie: System diagnostyczny Rose-AI
Wszystkie próbki uzyskano z powodu konieczności leczenia choroby i zgodnie z rutynowymi klinicznymi przepływami pracy. Po potwierdzeniu patologii oddziałów patologii w szpitalach powiązanych z odpowiednimi centrami endoskopowymi, kwalifikujące się rozmazy z barwionymi przez pankreatowe nakłucie zostały zapożyczone i przeniesione do szpitala Ruijin powiązanego ze Szanghai Jiao Tong University. Tam samodzielny system „ZHIying Shunxi” zastosowano do przechwytywania odpowiednich tradycyjnych obrazów RGB mikroskopu świetlnego. Po zakończeniu obrazowania wszystkie próbki zostały zwrócone do centrów endoskopowych, z których pochodzą. Wykorzystując obrazy RGB jako dane wejściowe, opracowano algorytm sztucznej inteligencji, aby pomóc w różnicowaniu stałych zmian trzustkowych.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Dokładność
Ramy czasowe: Poprzez zakończenie badania średnio 2 lata
Dokładność = (tp + tn) / (tp + fp + fn + tn)
Poprzez zakończenie badania średnio 2 lata

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Ruijin Hospital

Współpracownicy

Fudan University
Affiliated Hospital of Jiangnan University
Shanghai 10th People's Hospital
The Third Xiangya Hospital of Central South University
Shanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
Second Affiliated Hospital of Soochow University
Jiangyin People's 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)

31 grudnia 2024

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

31 maja 2027

Ukończenie studiów (Szacowany)

30 czerwca 2027

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

22 stycznia 2025

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

8 lutego 2025

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

25 marca 2025

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

25 marca 2025

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

8 lutego 2025

Ostatnia weryfikacja

1 stycznia 2025

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • RuijinH2024574

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIEZDECYDOWANY

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 Choroba trzustki

Badania kliniczne na System diagnostyczny Rose-AI

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Romania

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj