ChiCTR2000030392招募中Unknown
基于超声和病理细胞学图像的人工智能术前预测甲状腺癌颈部淋巴结转移的多中心、前瞻性临床研究
适应症
试验速览
- 阶段
- Unknown
- 状态
- 招募中
- 试验地点
- 5
- 主要终点
- 深度学习模型
研究概览
简要总结
应用基于超声和病理细胞学图像的多模态人工智能，术前预测甲状腺癌颈部淋巴结的转移。
研究设计
- 研究类型
- Observational
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •1）超声怀疑有甲状腺癌可能并拟行手术的病灶；
- •2）病灶最大直径小于 4cm，探头宽度能够覆盖整个病灶且病灶两边需有正常组织声像；
- •3）手术前行 FNA 确定为恶性，并获得 FNA 细胞学的病理图像；
- •4）病人超声检查后拟行甲状腺切除术及颈部淋巴结清扫以确定淋巴结转移数量。
排除标准
- •1）图像采集之前已对目标病灶行切除活检或穿刺活检；
- •2）超声检查后未在本院行甲状腺病灶 FNA 及手术治疗，病理资料不齐全的患者；
- •3）FNA 结果为良性的病灶；
- •4）甲状腺病灶多发，包括超声检查发现多发病灶及术后病理提示多发病灶。
结局指标
主要结局
深度学习模型
颈部淋巴结转移情况
敏感性，特异性，准确性，ROC 曲线下面积
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (5)
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