ChiCTR2500115655
尚未开始
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2025-12-29
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创伤性脑损伤
基于MDCT的创伤性脑损伤严重程度预测模型构建及智能化诊断
基于MDCT的创伤性脑损伤严重程度预测模型构建及智能化诊断
1.建立TBI病灶识别、定位和定量的深度学习方法 针对TBI病灶定位困难、定量耗时长和定量不准等问题，本项目采用先进的Trans-UNet等模型构建TBI病灶识别、定位和定量的深度学习方法。 2.建立TBI严重程度评估机器学习模型 针对现有TBI严重程度评估方法存在过程复杂，主观性强等问题，本项目基于国人大样本MDCT数据，提取并筛选最佳影像学特征，采用机器学习训练，构建TBI严重程度评估机器学习模型。 3.探索TBI严重程度智能评估新方法 采用典型案例验证机器学习模型后，对比分析机器学习模型与临床创伤评分以及人工模型在预测TBI严重程度方面的效能差异。探索并筛选TBI严重程度智能评估新方法。
连续入组
其它
无
无
重庆市自然科学基金
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1000
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2025-12-01
2028-12-01
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1.临床诊断为 TBI 2.在陆军特色医学中心接受颅脑 CT 扫描；
请登录查看1.初次 CT 前已接受开颅手术 2.无颅内血肿 3.CT 运动伪影明显 4.年龄＜16 岁 5.临床资料缺失 6.初次 CT 距受伤＞24 h。；
请登录查看中国人民解放军陆军特色医学中心
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