ChiCTR2600116794
尚未开始
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2026-01-15
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宫颈癌
基于机器学习和深度学习的子宫颈癌术前分期预测模型构建：一项回顾性研究
基于机器学习和深度学习的子宫颈癌术前分期预测模型构建：一项回顾性研究
子宫颈癌是全球威胁女性健康的重大疾病。 对于早期子宫颈癌患者，手术治疗后通常预后良好， 如果存在淋巴结转移、手术切缘阳性、 宫旁侵犯、 淋巴脉管间隙浸润、间质浸润或肿瘤体积大等多种中高危因素则需要在子宫广泛性切除术后进行辅助放化疗。与初次放化疗相比，多模式治疗如子宫广泛性切除术联合术后辅助放化疗，会增加药物毒性和治疗成本，且不能提高生存率。对子宫颈癌患者进行准确的术前分期评估， 对于术前决策和长期预后具有重要意义。本研究构建子宫颈癌术前分期预测模型，基于临床、影像组学和分子病理信息并结合指南推荐的治疗方案，进行推荐手术组(IA~IB2、 IIA1 期)与推荐同步放化疗或全身治疗组(IB3、IIA2~IVB 期)的二分类研究。 同时构建模型进行中高危因素(淋巴结转移、手术切缘阳性、宫旁侵犯、淋巴脉管间隙浸润、间质浸润或肿瘤体积大等)及病理亚型(鳞癌、腺癌、腺鳞癌及其它罕见亚型)的预测。
队列研究
探索性研究/预试验
基于临床、影像组学和分子病理信息并结合指南推荐的治疗方案，进行推荐手术组(IA~IB2、 IIA1 期)与推荐同步放化疗或全身治疗组(IB3、IIA2~IVB 期)的二分类研究。
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自筹
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600
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2025-11-05
2026-11-05
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1. 年龄 18 至 80 岁； 2. 经组织学确诊为宫颈恶性肿瘤； 3. 术前具有完整的 MR/PET-CT 检查数据； 4. MR/PET-CT 检查前未接受新辅助化疗或其他治疗。；
请登录查看1. 病理资料缺失关键信息或记录不规范； 2. 病灶过小无法准确勾画； 3. 术前接受化疗等引起肿瘤图像变化者； 4. 复发或二次手术病例； 5. 图像不清晰或缺少关键扫描序列。；
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