ChiCTR2600116307尚未招募Unknown
COPD 患者一站式 CT 高清解剖和低剂量肺功能 AI 预测模型的建立
河南省医学科技攻关计划项目1 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 80 人开始时间: 2026年1月1日最近更新:
适应症
干预措施
试验速览
- 阶段
- Unknown
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 入组人数
- 80
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 肺功能参数
研究概览
简要总结
本项目依托一站式高清 CT 解剖成像与低剂量 CT 肺功能成像,系统评估 DLIR 对 COPD 患者吸呼双相 CT 影像定量指标的影响。以 PFT 为金标准,对比分析肺容积、气体潴留、肺密度变化等关键指标,筛选最优参数与成像方案,填补国内相关研究空白。 后续引入机器学习影像组学,建立相位差影像特征体系,融合结构与功能信息,构建高可解释性的 AECOPD 风险预测模型。 研究突破静态定量瓶颈,首次结合双相 CT 动态变化与影像组学特征,最终形成无创精准的 COPD 全周期管理工具,为个体化干预提供影像支持。
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
- •1.年龄 ≥18 岁的成人 COPD 患者(诊断依据 2025 年 GOLD 指南);
- •2.同一次就诊中完成肺功能检查(PFT)及 GE Healthcare 256 排 CT 双相(吸气 / 呼气)胸部平扫;
- •3.影像及临床资料完整,可进行配对分析。
排除标准
- •1.图像存在明显运动伪影、严重金属伪影或其他影响定量分析与诊断质量的患者;
- •2.呼吸训练不能配合者;
- •3.合并其他严重肺部疾病(如肺纤维化、活动性肺结核)者。
研究组 & 干预措施
中级别深度学习组
干预措施: 中级别深度学习组
低级别深度学习组
干预措施: 低级别深度学习组
滤波反投影组
干预措施: 滤波反投影组
50%迭代重建组
干预措施: 50%迭代重建组
结局指标
主要结局
肺功能参数
时间窗: 就医时
CT 定量参数
时间窗: 就医时
次要结局
- CT 定量参数(就医时)
研究者
研究点 (1)
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