ChiCTR2000035860尚未招募早期 1 期
基于人工智能辅助的先天性巨结肠病理分级辅助诊断系统建立
上海市科委科技创新行动计划医学引导类科技支撑项目(项目号：19411968900）1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2020年10月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 早期 1 期
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 受试者工作曲线下面积（AUC）
研究概览
简要总结
基于医院大量的先天性巨结肠冰冻病理切片数字影像，结合当下先进的 AI 技术，构建全切片影像的组织结构分割、神经丛检测以及神经节细胞发育状况的评级算法系统，进而给临床病理医生提供有效的诊断辅助，提升基层医院对儿童先天性巨结肠的诊断质量与效率。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 析因分组（即根据危险因素或暴露因素分组）
- 盲法
- 未说明
入排标准
- 年龄范围
- 0 至 16（—）
- 性别
- All
入选标准
- •经组织学病理证实为先天性巨结肠的患者,包括短端型、长段型及全结肠型巨结肠；
- •完整的临床资料及病理信息；
- •签署参加本研究的书面知情同意书。
排除标准
- •最终诊断为先天性肠神经元发育不良者；
- •最终诊断为慢性假性肠梗阻者；
- •明确染色体异常及合并其他先天性疾病者。
结局指标
主要结局
受试者工作曲线下面积（AUC）
准确率
敏感性
特异性
阳性预测值
阴性预测值
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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