ChiCTR2300074496Not yet recruitingPhase 1
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 site in 1 countryStarted: January 1, 2023Last updated:
Trial Snapshot
- Phase
- Phase 1
- Status
- Not yet recruiting
- Sponsor
- Locations
- 1
- Primary Endpoint
- 诊断数据的特异度
Study Overview
Brief Summary
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。
Study Design
- Study Type
- 病因学/相关因素研究
- Primary Purpose
- 连续入组
- Masking
- 无
Eligibility Criteria
- Ages
- 20 to 45 (—)
- Sex
- Female
Inclusion Criteria
- •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）。
Exclusion Criteria
- •3.夫妻双方染色体异常；
- •5.有家族性遗传疾病；
Arms & Interventions
病例组
Outcomes
Primary Outcomes
诊断数据的特异度
准确率
Secondary Outcomes
No secondary outcomes reported
Investigators
Study Sites (1)
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