试验速览
- 阶段
- Unknown
- 状态
- 尚未招募
- 试验地点
- 3
- 主要终点
- 灵敏度
研究概览
简要总结
在临床实践中，超声用于疾病的诊断往往需要联合 B-model、多普勒血流、或谐波造影等模态图像信息进行综合判断。目前通过超声多模态图像，成功建立了 AI 模型预判乳腺病变的恶性程度。而尚未有通过 EUS 多模态图像特征的 AI 模型诊断胰腺占位性病变的报道。我们拟通过全国多中心的 EUS 图像数据库，以深度学习的多模态人工智能建模判断胰腺肿瘤的性质。
研究设计
- 研究类型
- Observational
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 100（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1）年龄＞18 岁，男女均可；
- •2）在 2012 年 1 月-2024 年 4 月期间行纵轴 EUS 检查发现胰腺占位患者；
- •3）有完整的 EUS 扫查图像或视频电子文件；
- •4）进一步行活检（EUS、CT 或术中）或手术获得明确病理诊断；
- •5）怀疑良性疾病需随访 1 年以上，病变退缩或无进展，无临床恶性依据；
- •6）病理诊断包括以下：胰腺导管腺癌、胰腺炎性肿块、胰腺神经内分泌肿瘤、胰腺实性假乳头状瘤、胰腺导管内乳头状瘤、胰腺粘液性肿瘤、胰腺浆液性囊腺瘤、胰腺转移性癌、胰内副脾等。
排除标准
- •无法提供清晰图像进行病变区域识别标准。
结局指标
主要结局
灵敏度
特异度
准确率
曲线下面积
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (3)
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高逵医师：请尽快在 ResMan IPD 平台上传原始数据以完成补注册。 基于深度学习的胰腺良恶性肿块谐波造影增强超声内镜辅助诊断系统的研发ChiCTR2000039497自筹