ChiCTR2000030830进行中（未招募）不适用
基于深度学习的 COVID-19 智能影像分类分级系统的开发和应用
医院配套的新型冠状病毒 COVID-19 华美重点基金1 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 150 人开始时间: 2020年3月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 进行中（未招募）
- 发起方
- 入组人数
- 150
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- CT 指标
研究概览
简要总结
(1) 明确分类、分级标准，形成病毒性肺炎肺部影像报告系统。 (2) 运用深度学习模型提高影像诊断的效率、精度和综合能力。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 连续入组
- 盲法
- N/a
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •为 2020 年 1 月至今、所有在中国科学院大学宁波华美医院住院的新冠病毒肺炎患者，全部登记入组。研究对象包括我院收治的所有新冠肺炎确诊患者（诊断符合国家卫生健康委员会发布的“新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（即时最新版）），同时纳入我院 1 月至今收治在隔离病区、留观病房的所有疑似病人。
排除标准
- •根据国家卫生健康委员会发布的“新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（即时最新版）,排除进行过器官移植的新冠确诊患者。
研究组 & 干预措施
Case series
Nil
结局指标
主要结局
CT 指标
14 天年内流行病学暴露历史
次要结局
- 性别
- 年龄
- 发热
- 体温
- 咳嗽
- 白细胞
- c 反应蛋白
- 吸烟史
- 头痛
- 咽痛
- 乏力
- 咯血
- 气促
- 恶心
- 咳痰
- 酸痛
- 腹泻
- 淋巴细胞
- 血小板
- 降钙素
- 甲流
- 乙流
研究者
研究点 (1)
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