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Novel Imaging Techniques for the Characterization of Musculoskeletal Tumors II (TUMOSTEO II)

2020年7月20日 更新者:Central Hospital, Nancy, France

Novel Imaging Techniques for the Characterization of Musculoskeletal Tumors II: Texture Analysis and Artificial Intelligence

This study aims at evaluating the value of various artificial intelligence based techniques to improve the characterization and image post-processing for patients with musculoskeletal tumors.

研究概览

地位

招聘中

详细说明

Comparison of values relating to the texture parameters of tumors evaluated by MRI and ultra-high resolution CT between benign and malignant lesions using histological analysis as the standard of reference.

Comparison of the diagnostic performance of texture parameters derived from different MRI sequences and ultra-high resolution CT for musculoskeletal tumor characterization.

Evaluate the impact of ultra-high resolution with respect to standard resolution on CT images Comparison of the diagnostic performance of the texture parameters for the tumor on the diagnostic performance of texture analysis derived parameters for the characterization of musculoskeletal tumors.

Evaluate the effectiveness and accuracy of automatic artificial intelligence (AI) based tumor segmentation tools.

Evaluate the use of trabecular analysis on ultra-high resolution CT images for the evaluation of tumor-bone interfaces.

研究类型

观察性的

注册 (预期的)

740

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习联系方式

研究联系人备份

学习地点

    • Lorraine
      • Nancy、Lorraine、法国、54000

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

18年 及以上 (成人、年长者)

接受健康志愿者

有资格学习的性别

全部

取样方法

非概率样本

研究人群

Patients with soft-tissue and bone tumors evaluated with MR and ultra-high resolution CT.

描述

Inclusion Criteria:

  • Patients suspected to have a bone or soft-tissue tumor referred for imaging for initial tumors characterization and staging.

Exclusion Criteria:

  • Pregnancy
  • Breast feeding patients
  • Renal insufficiency
  • Contra indications to MRI or CT
  • Prior surgery or treatment to the evaluated lesion.

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

  • 观测模型:队列
  • 时间观点:预期

队列和干预

团体/队列
干预/治疗
Soft-tissue tumors
Benign and malignant soft tissue masses
Medical imaging
其他名称:
  • Ultra-high resolution CT
Bone tumors
Benign and malignant bone focal bone lesions
Medical imaging
其他名称:
  • Ultra-high resolution CT

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
Lesion benignancy or malignancy
大体时间:Performed up to 6 months after CT and Magnetic Resonance (MR) imaging
Histologic determination of lesion aggressiveness (benign versus malignant) on core biopsy material
Performed up to 6 months after CT and Magnetic Resonance (MR) imaging

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
Sarcoma FNCLCC (fédération Nationale des Centres de Lutte Contre le Cancer) grade
大体时间:Performed up to 1 year after CT and MR imaging
Histologic grade of the sarcomas included in the study population with surgical resection material
Performed up to 1 year after CT and MR imaging

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2020年6月1日

初级完成 (预期的)

2026年6月1日

研究完成 (预期的)

2030年6月1日

研究注册日期

首次提交

2020年5月12日

首先提交符合 QC 标准的

2020年5月15日

首次发布 (实际的)

2020年5月19日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2020年7月21日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2020年7月20日

最后验证

2020年5月1日

更多信息

与本研究相关的术语

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

研究美国 FDA 监管的设备产品

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