ChiCTR2400095031尚未招募不适用
人工智能辅助淋巴结病理 HE 切片质量分级系统研究
2024 年度临床研究病理诊断专项3 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2025年1月1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
- 3
- 主要终点
- 真阳性率
研究概览
简要总结
本研究拟通过基于深度学习人工智能在淋巴结 HE 切片质量控制评价中的辅助作用及其应用研究，实现对淋巴结切片质量进行准确分级，为常规病理质控提供一个确实、可靠、高效的评价系统。进而提高淋巴结 HE 切片质量，为病理医生能够准确进行诊断打下基础，并后期为技术人员操作问题个性化分析等方面提供数据支撑。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 诊断试验诊断准确性
- 盲法
- 无
入排标准
- 年龄范围
- 0 至 —（—）
- 性别
- All
入选标准
- •2.穿刺及活检淋巴结病例；
- •3.镜下均是淋巴结组织；
- •4.可为同一患者不同淋巴结；
排除标准
- •1.经镜下复核为非淋巴结组织；
- •2.穿刺组织长度<1cm；
结局指标
主要结局
真阳性率
时间窗: 模型构建完成，深度学习数据后
次要结局
- 受试者工作曲线和曲线下面积(模型构建完成，深度学习数据后)
- 诊断速度(模型构建完成，深度学习数据后)
- 漏诊率(假阴性率)(模型构建完成，深度学习数据后)
研究者
研究点 (3)
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