ChiCTR2400079796尚未招募不适用
基于影像组学深度学习模型对高危肺结节浸润分型预测能力的研究
自筹1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2024年2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
- 1
- 主要终点
- 受试者工作特征曲线
研究概览
简要总结
探究基于影像组学深度学习模型对高危肺结节浸润分型的预测能力
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 队列研究
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 80（—）
- 性别
- All
入选标准
- •①在我院行手术治疗的肺结节患者；②有明确的术后病理诊断；③完整的胸部 CT DICOM（术前一月内）。
排除标准
- •①II 期及以上肺癌；②转移性肺癌；③CT 影像可见的先天性胸廓畸形或严重外伤所致的胸廓变形;④研究者认为不宜纳入研究的其他因素。
研究组 & 干预措施
训练集
测试集
结局指标
主要结局
受试者工作特征曲线
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
陶广昱医师：请尽快联系我们上传伦理审批文件（目前该位置上传的知情同意书模板），研究计划书无法正常显示，请重新上传。 基于多模态医学影像的肺结节浸润分级及预后智能分析系统的建立肺腺癌ChiCTR2000036202国家自然科学基金面上项目(81671679)上海市卫生健康委适宜技术推广项目(2019SY063)500
Unknown
不适用
人工智能深度学习模型辅助肺部亚实性结节浸润性判别的可行性探究ChiCTR2000030925科研经费
Unknown
不适用
基于影像组学预测早期肺腺癌脏层胸膜侵犯的模型建立肺腺癌ChiCTR2500105640浙江省医药卫生科技计划项目（2023RC252, 2024KY252）
招募中
Unknown
基于深度学习的计算机辅助内镜组学判断消化道癌浸润深度模型的构建与应用ChiCTR2300070637
Unknown
不适用
赵蒙蒙医师：请于伦理委员会批准后才开始征募参试者，并与我们联系上传伦理批件。 基于多组学特征构建应用于肺部单发实性小结节良恶性鉴别的深度学习模型：一项前瞻性、多中心临床研究肺结节ChiCTR2100041971科研经费