ChiCTR2000032054尚未招募不适用
医学影像人工智能技术与术中冰冻病理联合诊断肺腺癌的病理学分型的价值研究
2020 年度上海市肺科医院临床研究基金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
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 基于 CT 图像的影像组学特征
研究概览
简要总结
将医学影像人工智能技术与术中冰冻病理诊断方法相结合,建立影像人工智能辅助下的术中早期肺腺癌病理诊断技术,从而提高肺腺癌术中病理分期及亚型分类诊断准确率,辅助胸外科医生为患者制定更适合的手术方案,避免手术过程中切除范围过大或不足的问题,从而实现患者的利益最大化。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 连续入组
- 盲法
- None
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •1.在我院接受手术治疗
- •2.经病理证实的肺腺癌患者
排除标准
- •1.无术前 CT 扫描图像或者术前图像与手术时间间隔超 1 个月
- •2.CT 重建层厚大于 1-2mm
- •4.有除肺癌外其他严重的肺部疾病史
- •5.患者的临床信息、病理信息不完整
结局指标
主要结局
基于 CT 图像的影像组学特征
基于 CT 图像的深度学习特征
术中冰冻病理诊断结果
术后石蜡病理诊断结果
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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