ChiCTR2500112910尚未招募不适用
利用人工智能在普通胸部 CT 中筛查冠心病的研究
自选课题（自筹）4 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2025年9月9日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 4
- 主要终点
- 显著狭窄（≥50%）预测准确性
研究概览
简要总结
基于多中心非增强胸部 CT 与配对冠脉 CTA 数据，开发并验证深度学习模型，在清晰可视的钙化冠脉节段中预测斑块成分及≥50%狭窄，并通过前瞻性外部验证，评估其在机会性冠心病筛查中的临床应用价值。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 连续入组
- 盲法
- 无
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 —（—）
- 性别
- All
入选标准
- •2.同时完成非增强胸部 CT 与冠状动脉 CTA（间隔 ≤30 天）；
- •3.冠脉节段在非增强胸部 CT 上清晰可视，且 CCTA 图像质量可供诊断。
排除标准
- •1.运动、金属或支架伪影导致节段无法分析；
- •2.血管管径过小或完全钙化掩盖管腔，无法判读；
- •3.非增强胸部 CT 与 CCTA 节段位置无法准确匹配。
研究组 & 干预措施
冠脉钙化
冠脉狭窄
结局指标
主要结局
显著狭窄（≥50%）预测准确性
时间窗: 影像检查后一次性测量（基于既往 CT 与 CCTA 配对数据）
斑块成分识别准确性
时间窗: 影像检查后一次性测量（基于既往 CT 与 CCTA 配对数据）
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (4)
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