ChiCTR2400081777尚未招募Unknown
基于深度学习的多模态多切面超声及病理图像分析早期评估乳腺癌新辅助化疗疗效
上海交通大学，“交大之星”计划，医工交叉研究基金，YG2023QNB091 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2024年3月11日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- Unknown
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
研究概览
简要总结
基于深度学习和多模态超声及病理图像构建乳腺癌新辅助化疗疗效早期预测模型
研究设计
- 研究类型
- Observational
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 —（—）
- 性别
- All
入选标准
- •① 年龄≥18 周岁； ② 完成全周期化疗；③ NAC 前进行空心针穿刺活检并证实为乳腺癌；④ NAC 后进行了手术，且术后病理信息完整；⑤ 无乳腺癌病史及同侧胸壁放疗史；⑥ NAC 前未接受过放疗、化疗及内分泌治疗等；⑦ 患者在 NAC0 和 NAC1 两个阶段均进行了灰阶超声、CDFI 和弹性超声检查，图像保存完整且质量佳；⑧ 化疗过程中未发生远处转移或其它部位的原发肿瘤。
排除标准
- •①有恶性肿瘤或化疗病史；② 术前或术后病理资料不全或缺失；③ 多模态超声图像不全或质量不佳；④ 伴有远处转移及双侧乳腺癌；⑤ 多原发肿瘤。
研究者
研究点 (1)
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