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首页 临床进展 构建基于超声内镜的多模态人工智能模型用于胰腺占位性病变诊断

【ChiCTR2400087297】构建基于超声内镜的多模态人工智能模型用于胰腺占位性病变诊断

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基本信息
登记号

ChiCTR2400087297

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2024-07-24

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

胰腺占位

试验通俗题目

构建基于超声内镜的多模态人工智能模型用于胰腺占位性病变诊断

试验专业题目

构建基于超声内镜的多模态人工智能模型用于胰腺占位性病变诊断

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临床试验信息
试验目的

在临床实践中，超声用于疾病的诊断往往需要联合B-model、多普勒血流、或谐波造影等模态图像信息进行综合判断。目前通过超声多模态图像，成功建立了AI 模型预判乳腺病变的恶性程度。而尚未有通过EUS多模态图像特征的AI模型诊断胰腺占位性病变的报道。我们拟通过全国多中心的EUS图像数据库，以深度学习的多模态人工智能建模判断胰腺肿瘤的性质。

试验分类
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试验类型

诊断试验诊断准确性

试验分期

回顾性研究

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

无

试验范围

/

目标入组人数

/

实际入组人数

/

第一例入组时间

2024-08-01

试验终止时间

2024-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1）年龄＞18岁，男女均可； 2）在2012年1月-2024年4月期间行纵轴EUS检查发现胰腺占位患者； 3）有完整的EUS扫查图像或视频电子文件； 4）进一步行活检（EUS、CT或术中）或手术获得明确病理诊断； 5）怀疑良性疾病需随访1年以上，病变退缩或无进展，无临床恶性依据； 6）病理诊断包括以下：胰腺导管腺癌、胰腺炎性肿块、胰腺神经内分泌肿瘤、胰腺实性假乳头状瘤、胰腺导管内乳头状瘤、胰腺粘液性肿瘤、胰腺浆液性囊腺瘤、胰腺转移性癌、胰内副脾等。；

排除标准

无法提供清晰图像进行病变区域识别标准。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

复旦大学附属肿瘤医院

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