Építés alatt – nem éles oldal
Belépés

NCT06936098Befejeződött

Deep Learning-Based Analysis of Colorectal Cancer Pathology Images: An Innovative Approach for Predicting Colorectal Cancer Subtypes

AI-Powered Copilots for Precision Diagnosis and Surgical Assessment of Histological Growth Patterns in Resectable Colorectal Liver Metastases: A Prospective Study

Forrás: ClinicalTrials.gov · Utoljára frissítve: 2025. ápr. 20.

Következő lépések

Rövid összefoglaló (regiszter, angolul)

Colorectal cancer (CRC) is a leading cause of mortality in China, with metastasis significantly contributing to poor outcomes. Histopathological growth patterns (HGPs) in colorectal liver metastasis (CRLM) provide vital prognostic insights, yet the limited number of pathologists highlights the need for auxiliary diagnostic tools. Recent advancements in artificial intelligence (AI) have demonstrated potential in enhancing diagnostic precision, prompting the development of specialized AI models like COFFEE to improve the classification and management of HGPs in CRLM patients. This study aims to develop and validate a Transformer-based deep learning model, COFFEE, for the classification of colorectal cancer subtypes using whole slide images (WSIs) from patients diagnosed with colorectal cancer liver metastasis. The model is pre-trained using self-supervised learning (DINO) on WSIs from the TCGA-COAD cohort, utilizing a Vision Transformer (ViT) architecture to extract 384-dimensional feature vectors from 256×256 pixel patches. The COFFEE model integrates a Transformer-based Multiple Instance Learning (TransMIL) framework, incorporating multi-head self-attention and Pyramid Position Encoding Generator (PPEG) modules to aggregate spatial and morphological information. The study includes training, testing, and prospective validation cohorts and evaluates the performance of the model in both binary and multi-class classification settings, as well as its potential to assist pathologists in clinical workflows.

Állapot (regiszter)
Befejeződött
Vizsgálattípus
Megfigyeléses
Résztvevők száma
431 (tényleges)
Első benyújtás
2025. ápr. 3.
Kezdés
2023. máj. 22.
Elsődleges befejezés
2024. márc. 6.
Fő szponzor
Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
Betegségek
Vastagbélrák
NCT-szám
NCT06936098

Mit vállalsz

  • Vizsgálat típusa: Megfigyeléses
  • Bevont résztvevők: 431
  • 2023. máj. 22. és az elsődleges befejezés (2024. márc. 6.) között
  • 1 helyszín, 1 országban
  • Vizitek és vizsgálatok: kérdezd a vizsgálat csapatát, a regiszter nem sorolja fel őket

A(z) ClinicalTrials.gov regisztermezőiből összeállítva. A vizsgálat felépítését írja le.

Ki nem vehet részt

Szó szerint a(z) ClinicalTrials.gov forrásból, témák szerint csoportosítva. Hogy ki vehet részt, azt csak a vizsgálat csapata dönti el.

Korábbi kezelés

  • Lesions previously treated with ablation followed by surgical resection, resulting in inadequate tissue slide quality.

Egyéb

  • Tissue sections obtained from biopsy specimens;
  • Absence of viable tumor tissue in metastatic lesions;

Kiket keres a vizsgálat

  • Patients diagnosed with colorectal cancer liver metastasis (CRLM) undergoing surgical treatment;
  • The maximum diameter of resected metastatic lesions should be ≥ 2 cm;
  • Availability of pathology slides along with baseline clinical, biological, and pathological features.

Életkor a regiszterben: 18 év – 75 év · Nem: nők és férfiak · Egészséges önkénteseket nem fogad

A teljes feltétellista: ClinicalTrials.gov

Helyszínek (1)

Helyszínek a regiszter sorrendjében. Ha a profilodba mented a városodat, távolság szerint rendeződnek.

HelyszínVárosOrszágHelyszín állapota
Ethics Committee of the Sixth Affiliated Hospital of Sun Yat-sen UniversityGuangzhouKínaIsmeretlen állapot

Te vagy a koordinátor? Erősítsd meg az adatokat

Ez az oldal tájékoztatás, nem orvosi tanács. Bármely vizsgálatról az orvosoddal beszélj.