Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

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 августа 2026 г. обновлено: 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

Обзор исследования

Статус

Еще не набирают

Условия

Рак легкого (диагноз)

Вмешательство/лечение

Диагностический тест: Femtosecond Laser Label-Free Imaging Combined with Artificial Intelligence.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Оцененный)

333

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

Ребенок
Взрослый
Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Н/Д

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

Lung cancer patients undergoing pulmonary resection.

Описание

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.

Учебный план

В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата	Временное ограничение
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. Временное ограничение: through study completion, an average of 2 year	through study completion, an average of 2 year

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Shanghai Zhongshan Hospital

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Оцененный)

1 сентября 2026 г.

Первичное завершение (Оцененный)

31 августа 2028 г.

Завершение исследования (Оцененный)

31 августа 2028 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

24 августа 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

28 августа 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

2 сентября 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)