ChiCTR2600119587尚未招募不适用
基于人工智能的超声引导肋缘下前路腰方肌阻滞关键解剖结构自动识别与分割的临床研究
江苏大学附属医院1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2026年3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
- 所扫查部位神经的超声影像
研究概览
简要总结
构建肋缘下前路腰方肌阻滞的超声图像数据集，并基于深度学习架构，开发并验证一个能够自动、精准识别与分割肋缘下前路腰方肌阻滞关键解剖标志的 AI 模型，以期为未来开发实时临床辅助系统、降低操作门槛、提升阻滞安全性与有效性奠定基础。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 连续入组
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 65（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1.18<=年龄<=65 岁的志愿者;
- •2.体重指数＜30kg/m^2;
- •3.同意参与研究并能够提供知情同意。
排除标准
- •1.检查区域皮肤破损或感染者;
- •2.检查区域有既往手术史者;
- •3.无法摆放所需超声扫查体位;
- •4.对研究中使用的超声耦合剂过敏者。
研究组 & 干预措施
肋缘下前路腰方肌组
结局指标
主要结局
所扫查部位神经的超声影像
次要结局
- 模型分割第 12 肋与肾脏的 DSC 平均值
- 模型分割所有结构的交并比、精确率、召回率等综合指标
- 专家对分割结果的定性评分
- 模型在测试图像上的真阳性率、假阳性率、假阴性率
研究者
研究点 (1)
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