ChiCTR2300074496尚未招募1 期
基于深度学习的复发性流产早期预警模型关键技术研究
四川省科技厅1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2023年1月1日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 1 期
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 诊断数据的特异度
研究概览
简要总结
1、实现基于 RSA 患者的超声影像以及相关多模态数据的基础数据采集-数据清洗-数据转换 的大数据分析处理模型，构建标准化的特征数据库。 2、分析、理解 RSA 患者超声影像，融合多模态数据，建立基于深度学习的 RSA 特征识别模型，最终实现对 RSA 患者的病因筛查。 3、实现从 RSA 患者的数据采集-影像数据分析-特征模型构建-分级诊断等全流程管理，建立并不断完善基于病因筛查的 RSA 患者的早期预警模型。
研究设计
- 研究类型
- 病因学/相关因素研究
- 主要目的
- 连续入组
- 盲法
- 无
入排标准
- 年龄范围
- 20 至 45（—）
- 性别
- Female
入选标准
- •1.临床诊断为复发性流产的患者（年龄 20-45 岁）;
- •2.无不良妊娠史的患者（年龄 20-45 岁）。
排除标准
- •3.夫妻双方染色体异常；
- •5.有家族性遗传疾病；
研究组 & 干预措施
病例组
结局指标
主要结局
诊断数据的特异度
准确率
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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