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A Multicenter Prospective Study Evaluating the Diagnostic Performance of Femtosecond Laser Label-Free Imaging Combined With Artificial Intelligence for Predicting High-Risk Pathological Features in Lung Cancer

28 de agosto de 2026 atualizado por: Shanghai Zhongshan Hospital

To investigate the diagnostic performance of Femtosecond Laser Label-Free Imaging combined with artificial intelligence for predicting high-risk pathological features in lung cancer

Visão geral do estudo

Status

Ainda não está recrutando

Condições

Câncer de Pulmão (Diagnóstico)

Intervenção / Tratamento

Teste de diagnostico: Femtosecond Laser Label-Free Imaging Combined with Artificial Intelligence.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Estimado)

333

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

Filho
Adulto
Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

N/D

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Lung cancer patients undergoing pulmonary resection.

Descrição

Inclusion Criteria:

Pulmonary nodules detected by clinical imaging with an indication for surgical resection.
Patient agrees to and is planned for pulmonary (partial) resection.
Resected specimens are suitable for FLI imaging.
Written informed consent obtained from the patient or legal representative.
Patients undergoing pulmonary (partial) resection at our hospital during this study.

Exclusion Criteria:

Insufficient sample.
Specimen with crushing, contamination, or improper preservation, precluding valid imaging as judged by the investigator.
Inability to obtain matched pathology results corresponding to FLI images.
Inability to obtain final pathological diagnosis.
Other conditions deemed by the investigator as unsuitable for study participation.

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado	Prazo
The primary endpoint is the accuracy of the FLI combined with the AI model in predicting regional lymph node metastasis status in lung cancer, evaluated using postoperative pathology results as the reference standard. Prazo: through study completion, an average of 2 year	through study completion, an average of 2 year

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Shanghai Zhongshan Hospital

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Estimado)

1 de setembro de 2026

Conclusão Primária (Estimado)

31 de agosto de 2028

Conclusão do estudo (Estimado)

31 de agosto de 2028

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

24 de agosto de 2026

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

28 de agosto de 2026

Primeira postagem (Real)

2 de setembro de 2026

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)