ChiCTR2400089555尚未招募回顾性研究
基于深度学习的主动脉夹层影像学诊断与风险预测系统的研究与开发
自筹经费3 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2024年9月20日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 回顾性研究
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 3
- 主要终点
- 准确度
研究概览
简要总结
1.开发一个基于深度学习的影像学诊断与风险预测系统的模型，能够在 CTA 图像中自动分割和量化主动脉夹层的相关参数，并根据这些参数对患者的风险进行评估和预测，为临床决策提供参考。 2.提高主动脉夹层的诊断准确性和效率，降低人工影像分析的主观性和误差，为后续临床精准治疗提供参考。 3.探索人工智能技术在血管疾病诊断中的应用前景和挑战，为相关领域的科学研究和技术创新提供借鉴和支持。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 连续入组
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 —（—）
- 性别
- All
入选标准
- •①患者年龄和性别分布符合研究目标。
- •②患者 CTA 检查图像被诊断为主动脉夹层。
- •③患者的 CTA 数据完整且可用于后续分析。
- •④患者的 CT 扫描有效断层数足够，图像分辨率高。
排除标准
- •①患者的 CT 扫描图像质量不佳，影响后续分割重建。
- •②患者的 CTA 数据不完整或无法用于后续分析。
- •③患者进行过主动脉相关疾病手术。
- •④患者存在其他严重的血管疾病或全身性疾病，可能干扰夹层人工智能的诊断和治疗。
结局指标
主要结局
准确度
特异度
敏感度
次要结局
- 平均假阳个数
- 阳性预测值
- 阴性预测值
研究者
研究点 (3)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
人工智能在主动脉疾病影像诊断中的应用研究ChiCTR1900022059数坤（北京）网络科技有限公司696
Unknown
不适用
请于伦理委员会批准后才开始征募参试者，并与我们联系上传伦理批件。 基于深度学习在平扫 CT 影像中预测主动脉夹层及其 Stanford 分型的研究主动脉夹层ChiCTR2100052138华东医院院级课题
Unknown
不适用
基于人工智能的主动脉夹层动态预警辅助决策系统的构建与验证ChiCTR2000036276国家自然科学基金（81601621, 81701842, 81570432, 81600205），上海市第九人民医院临床研究助力计划（JYLJ019）,上海交通大学博士创新基金（BXJ201935）152
Unknown
不适用
主动脉夹层临床研究数据库主动脉夹层ChiCTR2200057197江苏省大血管疾病诊疗中心1,000
Unknown
不适用
结合深度学习实现急性主动脉综合征在非对比 CT 中检测的观察性诊断试验研究ChiCTR2400088472浙江省“尖兵”研发攻关计划（2024C03023）