Меню
Идёт набор NCT05925764

WSI Based DL for Diagnosing the IASLC Grading System of Lung Adenocarcinoma

— Наблюдательное Lung Adenocarcinoma Whole Slide Image IASLC Grading System Artificial Intelligence

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: Whole Slide Image based Deep Learning.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Lung Adenocarcinoma, Whole Slide Image, IASLC Grading System, Artificial Intelligence. Базовые параметры: 18 лет — 85 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Китай
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Официальное название

Whole Slide Image Based Deep Learning for Diagnosing the International Association for the Study of Lung Cancer Proposed Grading System of Lung Adenocarcinoma

Обзор

The purpose of this study is to evaluate the performance of a whole slide image based deep learning model for diagnosing the IASLC grading system in resected lung adenocarcinoma based on a multicenter prospective cohort.

Вмешательства

  • Диагностический тест Whole Slide Image based Deep Learning
    Whole Slide Image Based Deep Learning for Diagnosing the IASLC Grading System of Lung Adenocarcinoma

Первичные конечные точки

  • Agreement rate of the IASLC grading system [Срок оценки: 2024.11.01-2024.12.31]
Вторичные конечные точки (1)
  • Agreement rate of the predominant subtypes [Срок оценки: 2024.11.01-2024.12.31]

Критерии участия

Критерии включения

  • Age ranging from 18-85 years old;
  • Pathological confirmation of primary lung adenocarcinoma after surgery;
  • Obtained written informed consent.

Критерии исключения

  • Multiple lung lesions;
  • Poor quality of whole slide images;
  • Mucinous adenocarcinomas and variants;
  • Participants who have received neoadjuvant therapy.

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Китай · 3 центра
  • Affiliated Hospital of Zunyi Medical University — Zunyi
  • The First Affiliated Hospital of Nanchang University — Nanchang
  • Ningbo HwaMei Hospital — Ningbo

Идентификаторы

NCT: NCT05925764 · WSIGS

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗