适应症
试验速览
- 阶段
- Unknown
- 状态
- 招募中
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 影像组学诊断
研究概览
简要总结
本项目拟在对初诊肺癌 CT 图像提取其影像组学特征并引进卷积神经网络，通过前期研究所开发的应用基于医师手动勾画区域进行半自动分割的钙化病灶提取传统影像组学特征、再由深度模型提取深度特征，实现全面的多参数影像组学及人工智能分析，目的是建立鉴别肺结节良恶性的模型，并对鉴定出来的肺癌进一步进行个体化精细诊断。
研究设计
- 研究类型
- Observational
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •病理结果经根治性手术切除证实；所有患者术前 2 个月内均行胸部 CT 检查；存在 30mm 以下的单发肺结节；肺癌结节病理活检未见淋巴结及远处转移；图像质量良好不伴有伪影。
排除标准
- •排除组织学结果不确定的病变；根据影像学评估，淋巴结直径≥10 mm 或有远处转移；结节高度怀疑为良性病变的患者，如结核球伴干酪样坏死、隐球菌明显晕征、片状钙化或脂肪；已确诊肺癌或其他恶性肿瘤病史的患者。
结局指标
主要结局
影像组学诊断
深度学习诊断
影像学诊断
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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