ChiCTR2500111137
尚未开始
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2025-10-27
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胰腺导管腺癌
深度学习驱动的胰腺癌术前影像分析与局部进展风险预测
深度学习驱动的胰腺癌术前影像分析与局部进展风险预测
本研究旨在通过多维度探索提升胰腺癌诊疗的精准性和效率，通过深度学习技术对胰腺癌患者的术前影像数据进行深入分析，建立一套自动化的局部进展风险预测模型。首先，通过 CT 影像数据和深度学习算法，提取胰腺癌患者的关键病理特征，包括局部进展、血管侵犯、淋巴结转移等，减少人工诊断的主观性和误差。其次，结合患者的临床数据，运用深度学习模型（如卷积神经网络）识别影像中的潜在风险因素，为局部进展的预测提供精准依据，支持术前风险评估。此外，基于预测模型的结果，为临床医生提供个体化的治疗建议，优化手术决策，帮助提高胰腺癌患者的治疗效果与生存率。最终，通过提升术前影像数据的解读能力，减少诊断过程中的盲区和误差，促进胰腺癌早期诊断，并为后续的个性化治疗方案制定提供科学依据。
诊断试验诊断准确性
诊断试验新技术
本研究不涉及随机化过程。所有符合纳入标准的胰腺导管腺癌（PDAC）患者，经过病理学确诊并接受手术治疗，均被纳入研究。患者的纳入是基于其符合研究标准，而非随机分配。
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国家自然科学基金面上项目（82472065）
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2025-04-04
2027-12-31
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1. 诊断为胰腺癌（PDAC）：通过病理学或影像学检查确诊为胰腺癌。 2. 术前影像数据可用：患者需提供完整的术前 CT 影像数据，影像质量满足深度学习分析的要求。 3. 年龄要求：年龄在 18 岁以上。 4. 临床病理特征明确：患者具有可获取的临床病理数据，如肿瘤位置、大小、分化程度等。 5. 知情同意：患者或其法定代表人同意参与研究并签署知情同意书。；
请登录查看1. 非胰腺癌患者：诊断不明确或未确诊为胰腺癌的患者。 2. 术前影像数据不完整或质量不合格：影像数据缺失或质量无法满足深度学习分析需求的患者。 3. 合并严重的系统性疾病：如严重心脏病、肝肾功能衰竭等，可能影响术后治疗和预后的患者。 4. 不能配合研究的患者：由于语言、认知等障碍无法理解研究要求或无法配合的患者。；
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