ChiCTR2200061931尚未招募Unknown
基于多参数 MRI 的肝脏局灶性病变智能诊断系统开发：一项国际多中心研究
适应症
试验速览
- 阶段
- Unknown
- 状态
- 尚未招募
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- AI 模型的检出率
研究概览
简要总结
基于多参数增强 MRI，通过人工智能技术开发肝脏局灶性病变智能诊断系统，实现： (1)MR 多序列图像自动识别及柔性配准； (2)高效的肝脏局灶性病变智能检出； (3)准确的 LI-RADS 核心及分类智能判断； (4)可靠的原发性肝癌诊断。
研究设计
- 研究类型
- Observational
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 —（—）
- 性别
- All
入选标准
- •存在 HCC 高危因素，包括慢性乙型肝炎、肝硬化、既往或现患 HCC 的患者；
- •基线进行多参数增强 MRI 检查；
- •有准确、可靠的肝脏病灶金标准结果，包括基线 MRI 检查后 30 日内的组织病理学检查或至少 2 年的影像学随访。
排除标准
- •各种血管或先天性原因引起的肝硬化（如：布-加综合征、遗传性出血性毛细血管扩张症等）；
- •既往接受过针对肝脏局灶性病变的治疗；
- •多参数增强 MRI 图像质量差（如：严重运动伪影、扫描序列缺失致无法评估病灶）；
- •组织病理学检查或基线后影像学随访不足以明确肝脏局灶性病变诊断。
结局指标
主要结局
AI 模型的检出率
AI 模型 LI-RADS 核心征象判读的准确性
AI 模型 LI-RADS 分类判断的准确性
AI 模型诊断 HCC 的准确性
次要结局
- AI 模型针对每一名患者 / 每一例病变的运算时间
- AI 模型对 MR 序列识别的准确性
研究者
研究点 (1)
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