400-9696-311 转1
400-9696-311 转2
400-9696-311 转3
400-9696-311 转4
ChiCTR2500108051
尚未开始
/
/
/
2025-08-25
/
/
慢性意识障碍
基于影像学和代谢组学的慢性意识障碍患者多模态特征分析与人工智能预测模型构建的研究
基于影像学和代谢组学的慢性意识障碍患者多模态特征分析与人工智能预测模型构建的研究
610000
本研究的主要目的是利用影像学和代谢组学相结合的多模态特征分析,结合机器学习技术,深入探索慢性意识障碍的生物标志物,并建立准确的诊断和预后预测模型。具体而言,我们旨在: 1. 探究慢性意识障碍患者的生物学特征:通过影像学技术(如功能 MRI 和 PET-CT)和代谢组学分析,研究慢性意识障碍患者在脑结构、功能和代谢方面的变化,发现与疾病发展相关的生物标志物。 2. 建立诊断模型:利用机器学习技术,将收集到的多模态数据整合起来,建立准确的慢性意识障碍诊断模型。该模型可以帮助医生更早地发现潜在的慢性意识障碍患者,并提供客观的辅助诊断依据。 3. 构建预后预测模型:基于患者的临床数据、影像学数据和代谢组学数据,建立预后预测模型,用于预测慢性意识障碍患者的疾病进展和预后结果。这有助于个性化治疗和制定更有效的康复计划。
连续入组
其它
无
无
2021HXFH013
/
300
/
2024-07-01
2029-06-30
/
意识障碍>28 天;18 岁及以上成年人;2 周内无颅内活动性出血;CRS-R 评估为植物状态或微小意识状态。;
请登录查看基础情况差、存在其他系统严重疾病、生命体征不稳定者;拒绝入组者;
请登录查看四川大学华西医院
610000
药时代2026-01-21
疑夕随笔2026-01-21
IPHASE2026-01-21
抗体圈2026-01-21
医药笔记2026-01-21
药明康德2026-01-21
抗体圈2026-01-20
丁香园代谢时间2026-01-20
片仔癀2026-01-20
新浪医药2026-01-20