ChiCTR2500101218进行中(未招募)不适用
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 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2025年1月1日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 进行中(未招募)
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- CT 影像
研究概览
简要总结
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。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 病例对照研究
- 盲法
- 无
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •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.
排除标准
- •1.甲状腺区域 CT 影像图片数量小于 20 张.
研究组 & 干预措施
甲状腺组
正常对照组
结局指标
主要结局
CT 影像
时间窗: 入院后首次 CT 检测时间
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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