ChiCTR2400092812尚未招募回顾性研究
深度学习在 CT 肺部感染鉴别中应用
2023 年临床重点专科建设（医学影像科）1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2024年11月20日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 回顾性研究
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 召回率
研究概览
简要总结
建立人工智能对肺部感染影像的辅助诊断系统
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 病例研究
- 盲法
- 无
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 80（—）
- 性别
- All
入选标准
- •2.经微生物实验证实为病毒感染；经半乳甘露聚糖实验及临床诊断标准诊断为真菌感染；
- •3.细菌感染的患者，有明确病因证据(如肺炎链球菌、肺炎军团菌)；或符合社区获得性肺炎诊断标准，病原学结果对细菌肺炎有诊断价值，无肺炎支原体、肺炎衣原体感染证据，抗生素治疗效果明确；
- •4.治疗前接受胸部 CT 扫描的患者；
- •5.具有薄层医学数字成像和通信(DICOM)格式的 CT 图像的患者。
排除标准
- •1.其他肺部疾病患者(包括合并两种以上病原体或肿瘤的肺炎);
- •2.有肺部手术史的患者；
- •3.呼吸运动或金属伪影导致 CT 图像质量差的病例。
研究组 & 干预措施
细菌性肺炎
病毒性肺炎
真菌性肺炎
结局指标
主要结局
召回率
曲线下面积
准确性
精确率
调和均值
次要结局
- 敏感性
- 特异性
研究者
研究点 (1)
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