ChiCTR2300069461尚未招募回顾性研究
基于深度学习和 CT 影像组学的成人急性阑尾炎亚型预测
自筹1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2023年3月17日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 回顾性研究
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 阑尾炎分型
研究概览
简要总结
主要研究目的：通过利用收集到的临床影像学（CT）数据，运用深度学习技术，建立和验证 AA 亚型分类的预测模型，最终实现对 AA 患者亚型的准确诊断。 次要研究目的：规范与推广高效准确的急性阑尾炎亚型分类的预测模型。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 队列研究
- 盲法
- N/a
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 80（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1.年龄段纳入范围：18-80 岁；
- •2.符合组织病理学和手术的急性阑尾炎诊断标准。
排除标准
- •1.存在孕妇、阑尾切除史、寄生虫感染、数据缺失的患者；
- •2.患者腹部 CT 的资料缺失。
研究组 & 干预措施
训练集、验证集
结局指标
主要结局
阑尾炎分型
次要结局
- CT 影像学数据
- 实验室指标
- 腹部体格检查
研究者
研究点 (1)
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