ChiCTR2400092216RecruitingUnknown
基于深度学习和影像组学智能诊断 X 线优势检查病种和结构化报告生成研究
Not provided1 site in 1 countryStarted: May 1, 2024Last updated:
Conditions
Trial Snapshot
- Phase
- Unknown
- Status
- Recruiting
- Locations
- 1
- Primary Endpoint
- 接收者操作特征曲线下面积
Study Overview
Brief Summary
开发卷积神经网络模型，诊断 X 线优势病种（胸部：气胸、胸腔积液、液气胸、肋骨骨折 腹部：肠梗阻，尿路结石，气腹，胆系结石）；并基于自然语言处理技术生成结构化报告
Study Design
- Study Type
- Observational
Eligibility Criteria
- Sex
- All
Inclusion Criteria
- •1、健康志愿者的纳入标准：
- •无气胸、胸腔积液、急腹症等 X 线优势系统疾病和常见疾病。
- •2、气胸、胸腔积液、急腹症及相关疾病人群的纳入标准:
- •(1)平片图像质量合格：无伪影、锐利度佳，对比度和清晰度良好;
- •(2)有明确 X 线平片或 CT 图像诊断结果。
Exclusion Criteria
- •(1)DR 平片质量不佳：平片模糊、曝光不足或过度、严重伪影；
- •(2)平片和其他影像检查均无诊断结果；
- •(3)妊娠期或哺乳期者；
- •(4)未控制的癫痫或精神疾病，不能配合 X 线摄影者；
- •(5)咳嗽、咳痰或呼吸困难而不能正常吸气和屏气的患者。
Outcomes
Primary Outcomes
接收者操作特征曲线下面积
Secondary Outcomes
No secondary outcomes reported
Investigators
Study Sites (1)
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