ChiCTR2500110163已完成不适用
腹部疾病快速诊断的 AI 模型
国家科技重大专项10 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2023年12月10日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 已完成
- 发起方
- 试验地点
- 10
- 主要终点
- AUC
研究概览
简要总结
本研究计划利用嵊州市人民医院、安吉县人民医院、新疆兵团第一师医院等外部中心患者腹部增强 CT 图像,通过与阿里巴巴达摩院合作,拟结合自主创新的人工智能技术,解诀特征空间对齐、混合推理、图文生成等限制自动判读能力等难题背后的关键数学问题,开展以下工作: 1.构建腹部 CT 图像-报告双模态基础大模型,解决图像特征与报告特征精准匹配性难题; 2.建立增强 CT 标准期相生成模型,解决不同患者 CT 期相偏差性难题: 3.开发融合多源信息的影像判读自动报告系统,通过影像报告质量评估体系和临床研宄验证其实际效果。 本项目瞄准临床应用,借助数学方法创新研发高精度自动化腹部疾病影像判读模型,促进医疗模式的智能化创新。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 诊断试验诊断准确性
- 盲法
- 无
入排标准
- 年龄范围
- 0 至 —(—)
- 性别
- All
入选标准
- •1.多中心患者的全腹部多期增强 CT 图像及其对应报告。
排除标准
- •1.由于伪影导致诊断质量不佳的 CT 图像,包括但不限于由于手臂位置不当(如手臂放在身体旁边而不是头部上方)造成的卷积伪影;由于憋气不足造成的呼吸运动伪影。
结局指标
主要结局
AUC
时间窗: 图像采集与 AI 模型判读完成后,在内部训练集、内部测试集、外部测试集统一评估
次要结局
- 特异性(图像采集与 AI 模型判读完成后,在内部训练集、内部测试集、外部测试集统一评估)
- 灵敏度(图像采集与 AI 模型判读完成后,在内部训练集、内部测试集、外部测试集统一评估)
研究者
研究点 (10)
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