适应症
试验速览
- 阶段
- Unknown
- 状态
- 已完成
- 试验地点
- 2
- 主要终点
- 病变体积
研究概览
简要总结
建立类鼻疽肺炎和常见 CAP 影像及临床数据库，可靠的数据库是奠定 AI 研究的基础；在 CT 大数据驱动下，以医生对肺炎的诊断和鉴别诊断思维为指导， 建立基于医学领域知识引导的深度学习模型，开发类鼻疽肺炎早期预警、准确 诊断及预后预测的 AI 新方法，为类鼻疽肺炎辅助诊疗提供重要参考。以及在将 来的另一传染性肺炎的临床实践中可能发挥可靠的作用，并为迁移学习到医学 其他方向或其他领域提供一个新的视角。
研究设计
- 研究类型
- Observational
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •① 所有数据都经 PACS 系统、电子病例系统和 / 或病案室收集，最终病原学结果根据培养和 / 或分子检测结果进行确认，符合病原学诊断标准；② CT 图像符合放射科医师疾病诊断要求（由 1 名主治及 1 名高级医师质量评估并达成一致）；③ CT 结果由 2 名放射科主治及以上医师根据图像确认 CT 图像结果与病原学结果相符，并达成一致意见；④ 电子病历系统和 / 或病案室检索临床资料齐全，临床基本资料由放射科主治医师录入，检验指标由电子系统生成结构化报告并存储，对于只有病案室存储资料，由放射科主治医师手工录入，对临床基本资料和检验指标手工录入部分，由另一名主治及以上医师复核。
排除标准
- •① 一次胸部 CT 扫描＜25 张图片；② CT 扫描序列信息丢失；③ 有运动伪影或分辨率显著降低的 CT 图像；④ 排除肿瘤或结核而并发类鼻疽肺炎的患者；⑤ 孕妇或对检查不能耐受的患者；⑥ 对于实验室检查病原学结果与临床、影像和 / 或病理不同诊断意见需排除。
结局指标
主要结局
病变体积
HU 值
病灶变化率
次要结局
- 年龄
- C 反应蛋白
- 血清乳酸脱氢酶
- 中性粒细胞 / 淋巴细胞比值
- 血氧饱和度
- 白蛋白
- 血小板
研究者
研究点 (2)
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