ChiCTR2500106039进行中（未招募）回顾性研究
基于深度学习构建乳腺 NME 病灶风险分层 DL-CIR 模型的关键技术研究
浙江省基础公益研究计划2 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2024年7月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 回顾性研究
- 状态
- 进行中（未招募）
- 发起方
- 试验地点
- 2
- 主要终点
- 深度学习特征
研究概览
简要总结
本研究拟采用影像组学提取出反映纹理特征、形态特征和血流动力学特征的特征，采用深度学习提取表征性更强的深度特征，并将这些特征通过门控多模态融合方法与临床-影像特征进行融合，构建一种具有高效能乳腺 NME 病灶的良恶性诊断及精准风险分层的 DL-CIR 模型（Deep Learning-Clinical Imaging Radiomics），更好地提高 NME 临床诊断准确性。
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
- 18 至 90（—）
- 性别
- Female
入选标准
- •1.乳腺 DCE-MRI 图像上显示为 NME；
- •2.有完整的活检或手术病理资料，对于未进行活检或手术切除的，随访 2 年的 MRI 结果显示为病灶消失或稳定的可认定为良性；
排除标准
- •1.乳腺 DCE-MRI 图像显示为肿块或点状强化；
- •2.乳腺 MRI 检查前进行过病灶活检、乳腺放化疗；
- •3.乳腺 MRI 图像质量差，影响图像分析；
结局指标
主要结局
深度学习特征
时间窗: 术前进行 MR 检查后
ROC 曲线
AUC 值
次要结局
- 影像学特征(术前进行 MR 检查后)
- 影像组学特征(术前进行 MR 检查后)
研究者
研究点 (2)
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