ChiCTR2000030448尚未招募早期 1 期
基于计算机人工智能识别系统建立肺栓塞肺通气灌注显像的精准诊断及疾病危险评估
自筹1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2021年1月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 早期 1 期
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 肺通气灌注显像
研究概览
简要总结
深度学习法建立肺栓塞 V/Q 影像识别的人工智能系统,进行不断修正、校验,构建更为精准的诊断,指导临床肺栓塞的诊断。进一步纳入患者的临床资料,在疾病诊断的同时判断患者的危险分层,推广并使用到临床诊疗中。初步实现 PE 诊治的精准化管理,建立具有人工智能特色的临床路径。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 连续入组
- 盲法
- 未说明
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •符合肺栓塞指南诊断标准的患者
排除标准
- •1)因各种原因未接受治疗;
- •2)拒绝或不能配合随访治疗效果;
结局指标
主要结局
肺通气灌注显像
CT 肺动脉造影
D-D
肌钙蛋白
脑利钠肽
肺动脉压力
次要结局
- 一氧化碳弥散量
- 一氧化碳弥散量与肺泡通气量比值
- 氧分压
研究者
研究点 (1)
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