ChiCTR2500106866尚未招募不适用
筛选基于深度学习的口腔颌面部肿瘤多模态影像融合及分割算法模型
自选课题（自筹）1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2025年8月1日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- Dice 系数
研究概览
简要总结
筛选人工智能驱动的口腔颌面部多模态影像融合算法模型，实现肿瘤和周围组织结构影像的自动分割、标记，筛选出最佳的融合和分割模型。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 连续入组
- 盲法
- 无
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •1.肿瘤位于口腔深区（上 / 下颌后牙牙龈、软腭、舌根或咽旁等）或颌面部深区（上颌骨、下颌升支、颧骨或颅底-颞下窝区等），累及两个或以上的解剖区域；
- •2.术前接受过 CT 和 MRI 的检查，并拥有两种模态的医学数字图像和通讯（Digital imaging and communication in medicine, DICOM）格式的影像学资料；
- •3.影像学检查的扫描范围为上界过眶下缘、下界过颏顶点下方；
- •4.肿瘤为原发或复发，有或没有病理学诊断。
排除标准
- •1.影像显示患者接受影像学检查时上下牙未处于正中关系位，该情况下患者肿瘤及周围解剖结构的位置关系可能因咬合不稳定而在不同影像间存在偏移；
- •2.接受两种影像学检查的时间间隔大于 20 天，该情况下肿瘤可能因体积增长而在不同影像间存在形变。
研究组 & 干预措施
口腔颌面部肿瘤患者观察组
结局指标
主要结局
Dice 系数
MI（互信息）
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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