ChiCTR2500105732尚未招募不适用
基于深度学习的腺样体自动化分割与鼻咽气道堵塞程度指标研究——与儿童 OSA 关联性分析
自选课题1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2025年6月30日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 三维腺样体鼻咽气道比值
研究概览
简要总结
儿童阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）因诸多远期并发症，近年来受到广泛关注。本研究拟基于神经网络，建立腺样体自动化分割的模型。并基于腺样体自动化分割，建立鼻咽气道堵塞程度的量化指标，并探索其与儿童 OSAHS 之间的关联，以期为临床医生制定精准医疗的治疗方案提供科学依据。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 连续入组
入排标准
- 年龄范围
- 6 至 12（—）
- 性别
- All
入选标准
- •（1）年龄 6-12 岁；
- •（2）具有腺样体肥大及相关病史记录。
排除标准
- •（1）中枢性睡眠呼吸暂停 / 低通气综合征(CSAHS)患儿；
- •（2）伴发任何儿童慢性疾病（如：哮喘）；
- •（3）严重颅颌面畸形患儿，如唇腭裂等；
- •（4）颌面部手术史、二次或多次正畸治疗史；
- •（5）病理性肥胖患儿；
- •（6）影像学资料模糊或受损不可用者。
研究组 & 干预措施
具有腺样体切除术前和术后至少 6 个月后的 CBCT
具有腺样体切除术后至少 6 个月后的 CBCT
3D-AN 与儿童 OSAHS 相关性分析
结局指标
主要结局
三维腺样体鼻咽气道比值
多导睡眠监测相关指标
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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1 期
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