ChiCTR1800016226进行中（未招募）诊断试验新技术临床试验
基于人工智能神经网络对于胸部 CT 肺结节探测的诊断效能评估
自筹1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2018年1月16日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 诊断试验新技术临床试验
- 状态
- 进行中（未招募）
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 肺结节
研究概览
简要总结
在多中心临床试验中随机抽取 LDCT 肺部结节筛查体检者影像资料作为研究的样本，评估监督学习状态下人工智能神经网络在肺结节探测的效能， 并与初级放射科医师进行同组数据比较。这一研究成果不仅帮助放射科医生提高诊断精度和诊断效率，且提升医疗检验水平同质化。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 诊断性病例对照试验
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •1.体检者的胸部 LDCT 扫描，层厚 1.25-1.5mm；
- •扫描规范、影像清晰； 3.结节直径在 3cm 及以下
排除标准
- •1.体检者图像合并有基础肺疾病：如胸部手术后患者，大面积肺部感染，大量胸水，弥漫性间质性肺炎等； 2.图像采集质量差； 3.肺内实质性病灶直径大于 3cm； 4.两肺结节数大于 20 枚。
结局指标
主要结局
肺结节
SEN, SPE, ACC, AUC of ROC
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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