Меню
Набор скоро начнётся NCT07183124

3D Modeling for Detecting Locally Advanced Rectal Cancer With Positive Circumferential Resection Margin

— Наблюдательное General Surgery Oncology Medical Informatics

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: AI-Assisted 3D Imaging Model for Tumor and CRM Assessmen.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: General Surgery, Oncology, Medical Informatics. Базовые параметры: от 18 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
Тайвань
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

Using 3D Modeling to Detect Locally Advanced Rectal Cancer With Positive Circumferential Resection Margin

Обзор

This retrospective study aims to develop an AI-assisted 3D modeling system to improve staging accuracy for stage II-III locally advanced rectal cancer (LARC). High-quality CT images from Taichung Veterans General Hospital will be used to reconstruct tumor boundaries and spatial relationships. The AI model will be trained and validated against MRI and pathology results to predict circumferential resection margin (CRM) status. Outcomes include sensitivity, specificity, accuracy, and agreement with standard imaging. This system seeks to support precise tumor staging and inform future clinical decision-making.

Вмешательства

  • Диагностический тест AI-Assisted 3D Imaging Model for Tumor and CRM Assessmen
    This study uses an AI-assisted 3D imaging model to analyze existing CT and MRI images of stage II-III locally advanced rectal cancer patients. The system reconstructs tumor boundaries and spatial relationships, predicts circumferential resection margin (CRM) status, and supports staging assessment. No interventions are performed on participants, and all data are collected retrospectively from routine clinical care.

Первичные конечные точки

  • Sensitivity and specificity of the AI-assisted 3D imaging model for predicting circumferential resection margin (CRM) negativity [Срок оценки: Day 1 (At the time of retrospective imaging analysis)]
Вторичные конечные точки (1)
  • Accuracy and agreement of AI model predictions with MRI interpretations [Срок оценки: Day 1 (At the time of retrospective imaging analysis)]

Критерии участия

Критерии включения

  • Diagnosed with rectal cancer, clinical stage II-III, with no distant metastasis (M0)
  • Age over 18 years, with adequate physical status classified as American Society of Anesthesiologists (ASA) I-III, capable of receiving treatment and surgery
  • No history of other malignancies or major diseases affecting study assessment within the past three years.
  • Complete medical records, including available CT and MRI imaging.

Критерии исключения

  • Patients with clinical stage I or IV rectal cancer.
  • Age under 18 years, or physical status not meeting American Society of Anesthesiologists (ASA) I-III criteria, unable to undergo surgery or related treatment.
  • Presence of other major diseases or malignancies affecting tumor assessment (e.g., diagnosis of another malignancy within the past three years, uncontrolled cardiovascular disease).
  • Incomplete medical records or imaging data, including missing required CT or MRI images.

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

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Тайвань · 1 центр
  • Taichung Veterans General Hospital — Taichung

Идентификаторы

NCT: NCT07183124 · CE25536A · TCVGH-NHRI1142008

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗