CSPCA的基于MRI-AI的预测模型的开发和验证
2026年1月27日 更新者：Peking University First Hospital
这项研究回顾性地包括接受前列腺磁共振成像（MRI）的患者以及随后在2019年1月至2023年12月在北京大学第一医院进行超声引导的前列腺活检，并从2024年1月至2029年12月从2024年1月开始招募患者。
收集了临床信息，例如年龄，PSA水平，PI-RADS评分和数字直肠检查结果。
使用MRI图像，采用了良好表现的人工智能模型来测量前列腺体积，过渡区的体积和病变体积。
此外，使用前列腺体积和过渡区域计算前列腺特异性抗原密度（PSAD）和基于过渡区的前列腺特异性抗原密度（TZ-PSAD）。
利用上述数据，开发和验证了用于临床上重要的前列腺癌（CSPCA）的机器学习预测模型。
研究概览
地位
招聘中
条件
详细说明
这项研究回顾性地包括接受前列腺磁共振成像（MRI）的患者以及随后在2019年1月至2023年12月在北京大学第一医院进行超声引导的前列腺活检，并从2024年1月至2029年12月从2024年1月开始招募患者。
收集了临床信息，例如年龄，PSA水平，PI-RADS评分和数字直肠检查结果。
使用MRI图像，采用了良好表现的人工智能模型来测量前列腺体积，过渡区的体积和病变体积。
此外，使用前列腺体积和过渡区域计算前列腺特异性抗原密度（PSAD）和基于过渡区的前列腺特异性抗原密度（TZ-PSAD）。
利用上述数据，开发并验证了临床上显着性前列腺癌（CSPCA）的机器学习预测模型
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
3000
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
- 姓名：Yi LIU
- 电话号码：+8613611035261
- 邮箱：liuyipkuhsc@163.com
研究联系人备份
- 姓名：Yi LIU
- 邮箱：liuyipkuhsc@163.com
学习地点
-
-
-
Beijing、中国、100034
- 招聘中
- Peking University First Hospital
-
-
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
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
取样方法
非概率样本
研究人群
在2024年1月至2029年12月之间，在北京大学第一医院接受了前列腺磁共振成像（MRI）的患者，随后进行了超声引导的前列腺活检。
描述
纳入标准：
- 3个月内前列腺MRI和活检之间的间隔
- 相关数据的完整性
排除标准：
- PSA小于50ng/ml
- 在MRI或活检之前对PCA的任何治疗
- 先前的手术治疗或5α-还原酶抑制剂治疗用于良性前列腺增生的史
- 接受MRI的受试者，带有留置尿管或上桥式导管
- MRI图像质量不足
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
队列和干预
团体/队列 |
|---|
|
队列1
同类1包括2024年1月至2029年12月在北京大学第一医院接受前列腺磁共振成像（MRI）的患者，随后进行了超声引导的前列腺活检。
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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 |
|---|---|---|
|
活检病理学结果
大体时间：活检后1周
|
病理报告将包括ISUP等级；如果它大于或等于2，则将其视为CSPCA（临床上的前列腺癌），否则将其归类为非CSPCA。
|
活检后1周
|
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。
调查人员
- 首席研究员：Yi LIU、Dept. of Urology, Peking University First Hospital
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)
2024年1月1日
初级完成 (估计的)
2029年12月31日
研究完成 (估计的)
2029年12月31日
研究注册日期
首次提交
2025年2月11日
首先提交符合 QC 标准的
2025年2月18日
首次发布 (实际的)
2025年2月24日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年1月29日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年1月27日
最后验证
2025年2月1日
更多信息
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