Desenvolvimento de um modelo de predição de imagens para metástases linfonodais pélvicas de câncer cervical usando técnicas de inteligência artificial.
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Inscrição
Contactos e Locais
Contato de estudo
Contato de estudo
- Nome: Xin Wu
- Número de telefone: (021)33189900
- E-mail: wuxin_fc@fudan.edu.cn
Locais de estudo
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Shanghai
-
Shanghai, Shanghai, China, 200090
- Recrutamento
- The Obstetrics and Gynecology Hospital of Fudan University
-
Contato:
- Xin Wu
- Número de telefone: 8613764046908
- E-mail: wuxin_fc@fudan.edu.cn
-
Investigador principal:
- Xin Wu
-
Subinvestigador:
- Hua Jiang
-
Subinvestigador:
- Xuan Yin
-
Subinvestigador:
- Ling Qiu
-
Subinvestigador:
- Hui Wang
-
Subinvestigador:
- Yang Liu
-
Subinvestigador:
- Shen Luo
-
Subinvestigador:
- Xiaomei Sun
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- pacientes com diagnóstico pré-operatório de câncer cervical invasivo estágio I-III, com qualquer tipo de patologia, e pacientes submetidos à cirurgia radical/modificada de câncer cervical radical + dissecção de linfonodos pélvicos em nosso hospital.
- Idade ≥18 anos e ≤80 anos
- pacientes com imagens completas de ressonância magnética pélvica pré-operatória e patologia pós-operatória e dados clínicos em nosso hospital
Critério de exclusão:
- Pacientes durante a gravidez ou amamentação, pacientes até 42 dias após o aborto
- Pacientes que receberam quimioterapia ou radioterapia neoadjuvante antes da cirurgia para este câncer cervical anterior
- Pacientes com outros tumores malignos dentro de 5 anos
- Combinação de outras doenças subjacentes que podem levar ao aumento dos gânglios linfáticos pélvicos
- Relatório de imagem mais de 1 mês antes da cirurgia
- Má qualidade de imagem e irreconhecível
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Um modelo para identificar metástases em linfonodos pélvicos em imagens pré-operatórias
Prazo: Da inscrição até o final do desenvolvimento do modelo aos 24 meses
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A tecnologia de inteligência artificial (IA) foi utilizada para desenvolver um modelo para identificar metástases em linfonodos pélvicos a partir de imagens pré-operatórias, a fim de aumentar a precisão da detecção pré-operatória de metástases em linfonodos no câncer cervical.
O modelo foi validado com o foco diagnóstico principal na determinação do status da metástase linfonodal.
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Da inscrição até o final do desenvolvimento do modelo aos 24 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Estimado)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
- Processos Patológicos
- Neoplasias
- Neoplasias urogenitais
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- Doenças Urogenitais Femininas
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- Doenças Genitais Femininas
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- Metástase Linfática
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- FUOBGY2024-33
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
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