ChiCTR2600116517尚未招募不适用
多模态学习引导的耳鼻喉内窥镜图像自动分析系统研究与应用
自选课题（自筹）1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2025年12月18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
- 1
- 主要终点
- AUC
研究概览
简要总结
本研究旨在构建一个多模态学习引导的自动分析系统，通过整合内窥镜图像、病历信息和其他医学影像数据，提升耳鼻喉科疾病的早期识别和分类能力。具体目标包括：1) 开发基于深度学习的图像分析模型，能够自动识别和分类常见耳鼻喉科疾病；2) 整合文本信息和其他模态影像数据，提升模型的综合诊断能力；3) 评估系统在临床应用中的有效性，为医生提供辅助决策支持，改善患者的治疗效果。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 横断面
- 盲法
- 无
入排标准
- 年龄范围
- 3 至 —（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1.年龄在 3 岁及以上的耳鼻喉科患者；
- •2.有完整的病历信息和相关内窥镜图像；
- •3.有必要的 MRI 或 CT 影像用于辅助诊断的患者；
- •4.被诊断为耳鼻喉科常见疾病的患者。
排除标准
- •1.无法提供完整的病历和影像数据的患者；
- •近期内接受过耳鼻喉科手术或治疗，可能影响当前病情评估的患者；
- •图像质量极差（严重模糊、遮挡、曝光过度）；
- •4.数据缺失或标签不完整；
- •5.存在严重基础疾病或干扰影像判断的并发症。
研究组 & 干预措施
观察组
结局指标
主要结局
AUC
准确率
敏感性
特异性
F1-score
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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