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首页 临床进展 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

【ChiCTR2500115655】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

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基本信息
登记号

ChiCTR2500115655

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

2025-12-29

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

创伤性脑损伤

试验通俗题目

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

试验专业题目

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

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临床试验信息
试验目的

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。

试验分类
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试验类型

连续入组

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

重庆市自然科学基金

试验范围

/

目标入组人数

1000

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-12-01

试验终止时间

2028-12-01

是否属于一致性

/

入选标准

1.临床诊断为 TBI 2.在陆军特色医学中心接受颅脑 CT 扫描；

排除标准

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。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

中国人民解放军陆军特色医学中心

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