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首页 临床进展 多模态多组学深度学习预测膀胱癌分子分型、肿瘤微环境表型、疗效及预后：一项多中心真实世界队列研究

【ChiCTR2300070863】多模态多组学深度学习预测膀胱癌分子分型、肿瘤微环境表型、疗效及预后：一项多中心真实世界队列研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2300070863

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2023-04-25

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

膀胱癌

试验通俗题目

多模态多组学深度学习预测膀胱癌分子分型、肿瘤微环境表型、疗效及预后：一项多中心真实世界队列研究

试验专业题目

多模态多组学深度学习预测膀胱癌分子分型、肿瘤微环境表型、疗效及预后：一项多中心真实世界队列研究

申办单位信息
申请人联系人
申请人名称
联系人邮箱
联系人邮编

410000

联系人通讯地址
临床试验信息
试验目的

本研究拟利用膀胱癌临床信息、影像组、病例组、转录组等组学数据，预测患者是否患有膀胱癌、预测患者的前列腺癌分子分型、肿瘤微环境以及患者预后等临床事件。 主要目标 1. 运用人工智能深度学习技术分析多模态数据预测膀胱癌风险。 2. 运用人工智能深度学习技术分析多模态数据预测膀胱癌患者的分子分型、肿瘤微环境。 3. 运用人工智能深度学习技术分析多模态数据预测膀胱癌患者的预后。 次要目标 1. 运用深度学习技术诊断膀胱癌的病理分级； 2. 运用深度学习技术建立影像组学、核医学组学辅助膀胱癌诊断的方法。

试验分类
试验类型

诊断试验诊断准确性

试验分期

回顾性研究

随机化

无需随机方法

盲法

/

试验项目经费来源

无

试验范围

/

目标入组人数

400

实际入组人数

/

第一例入组时间

2023-05-01

试验终止时间

2025-04-30

是否属于一致性

/

入选标准

最低入组年龄>18岁 不设置最大年龄(以<100岁代表） 怀疑患者患有膀胱癌或患者经病理检查明确诊断为膀胱癌；

排除标准

无；

研究者信息
研究负责人姓名
试验机构

中南大学湘雅医院泌尿外科

研究负责人电话
研究负责人邮箱
研究负责人邮编

410000

联系人通讯地址
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