ChiCTR2000038474招募中Unknown
应用深度学习构建慢性阻塞性肺疾病异质性定量分析及表型分类的辅助诊断模型研究
华东医院1 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 1,200 人开始时间: 2020年10月22日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- Unknown
- 状态
- 招募中
- 发起方
- 入组人数
- 1,200
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- BODE 指数
研究概览
简要总结
应用影像组学及人工智能方法利用 CT 图像预测肺功能分级。
研究设计
- 研究类型
- Observational
入排标准
- 年龄范围
- 40 至 90（—）
- 性别
- All
入选标准
- •连续性纳入呼吸科、胸外科门诊及住院经标准肺活量（pulmonary functional test, PFT）测定诊断 GOLD1-4 级稳定期 COPD 患者各 200 例、
- •保留比率受损肺活量测定受试者（PRISm）400 例，
- •另纳入年龄匹配的 PFT 正常受试者 400 例。
- •通过复旦大学附属华东医院呼吸科、胸外科门诊和广告形式招募。
- •本项目已经经过复旦大学附属华东医院伦理委员会批准（见附件），所有患者均签署知情同意书。
- •所有受试者在 PFT 测定前后 2 周内完成双气相 CT 检查。
排除标准
- •（3）肺大面积感染、肺实变、肺不张、大量胸腔积液及重度肺间质纤维化等影响肺脏分析的疾病；
- •（4）严重支气管哮喘、肺结核、弥漫性支气管扩张及肺动脉高压等其他呼吸系统疾病患者；
- •（5）有急性肺栓塞或肺梗死患者；
- •（6）职业性粉尘接触史。
研究组 & 干预措施
GOLD 1 group
GOLD 2 group
PRISm 组
GOLD 3 group
GOLD 4 group
正常组
结局指标
主要结局
BODE 指数
肺功能
6 分钟步行试验
COPD 急性发作次数
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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