ChiCTR2500101218Active, not recruitingNot Applicable
基于转换器和二次迁移学习的胸部和甲状腺 CT 图像早期甲状腺筛查模型
自选课题(自筹)1 site in 1 countryStarted: January 1, 2025Last updated:
Trial Snapshot
- Phase
- Not Applicable
- Status
- Active, not recruiting
- Sponsor
- Locations
- 1
- Primary Endpoint
- CT 影像
Study Overview
Brief Summary
本项目旨在融合增强现实、人工智能与三维建模技术,开发一种基于 CT 3D 成像技术的支腔镜 3D 实时导航系统。该系统将提升内窥镜手术的安全性和准确性,同时显著降低医生工作量,提高就诊效率,减少误诊和医患纠纷,为新入职医生的手术培训提供强有力的工具。本项目的技术特色是利用耦合式系统集成创新,将传统内窥镜影像采集系统与独立开发的非侵入式硬件相结合,不干扰现有的影像系统,而能够实时获取内窥镜影像数据。此外,从 CT 数据的采集到三维支气管模型的重建、术前病灶定位、路径规划到术中实时导航,我们的系统将提供一套完整的临床解决方案。此系统还具备高兼容性,能与市面上 90%的内窥镜设备相适配。
Study Design
- Study Type
- 观察性研究
- Primary Purpose
- 病例对照研究
- Masking
- 无
Eligibility Criteria
- Sex
- All
Inclusion Criteria
- •1.确诊甲状腺癌患者满足甲状腺区域 CT 影像图片数量大于等于 20 张;
- •2.非甲状腺癌患者满足甲状腺区域 CT 影像图片数量大于等于 20 张;
- •3.男性或女性,年龄不限;
- •4.甲状腺癌患者符合指南的诊断标准.
Exclusion Criteria
- •1.甲状腺区域 CT 影像图片数量小于 20 张.
Arms & Interventions
甲状腺组
正常对照组
Outcomes
Primary Outcomes
CT 影像
Time Frame: 入院后首次 CT 检测时间
Secondary Outcomes
No secondary outcomes reported
Investigators
Study Sites (1)
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