ChiCTR2200064185尚未招募回顾性研究
机器学习和影像组学在预测穿支动脉闭塞性脑梗死患者早期神经功能恶化中的应用
晋城市人民医院1 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 500 人开始时间: 2022年9月30日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 回顾性研究
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 入组人数
- 500
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 美国国立卫生研究院卒中量表
研究概览
简要总结
通过机器学习算法及影像组学对急性穿支动脉闭塞性脑梗死出现早期神经功能恶化进行预测，为将来在临床中的应用提供理论指导和数据参考。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 非随机对照试验
- 盲法
- N/a
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 100（—）
- 性别
- All
入选标准
- •2.通过 MRI 确诊急性穿支动脉闭塞脑梗死（急性皮质下小脑梗死，直径无上限）；
- •3.就诊距离发病时间≤24h；
- •4.早期神经功能恶化前行头颅 MRI 检查。
排除标准
- •1.多发性、皮质性脑梗死；
- •2.发病前 mRS≥2 分；
- •4.图像伪影或其他因素影响图像评估。
研究组 & 干预措施
2
不适用
结局指标
主要结局
美国国立卫生研究院卒中量表
次要结局
- 改良 RS 评分
研究者
研究点 (1)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
基于机器学习的预测模型预测脑梗死后再梗死与脑梗死后再出血研究ChiCTR2500113505自选课题（自筹）
Unknown
不适用
基于机器学习构建颈动脉易损斑块发生缺血性脑卒中的风险预测模型及其效能评价ChiCTR2500103482湖州市科技局600
Unknown
不适用
颅内动脉粥样硬化斑块易损性识别及转归评价的队列观察研究ChiCTR2500105624癌症、心脑血管、呼吸和代谢性疾病防治研究国家科技重大专项3,000
Unknown
不适用
基于人工智能的深静脉血栓形成时间预测的研究深静脉血栓形成ChiCTR25001153321.南华大学附属第二医院青年优秀人才项目；
2.湖南省卫生健康高层次人才项目300
Unknown
不适用
使用 fMRI 联合脑电图评估神经损伤患者损伤程度并预测神经功能预后的前瞻性观察研究ChiCTR2500105105国家自然科学基金