ChiCTR2600130374
正在进行
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2026-08-19
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炎症性肠病
基于机器学习的电化学-拉曼光谱技术在炎症性肠病患者无创化随访评估中的初步应用探索
基于机器学习的电化学-拉曼光谱技术在炎症性肠病患者无创化随访评估中的初步应用探索
1. 建立炎症性肠病患者发现队列，利用电化学传感器及表面增强拉曼光谱技术探究不同的种类的IBD患者（溃疡性结肠炎、克罗恩病）与正常人尿液成分差异。 2. 结合EC-SERS与机器学习方法，初步探讨IBD患者尿液电化学-光谱特征与患者临床表现、实验室检查指标（如CRP、ESR、FC等）、活动度评分亚组以及内镜下病变严重程度之间的相关性。 3. 在发现队列中建立初步的基于EC-SERS的病情评估模型，为后续为IBD患者提供便捷无创、个体化的监测方法的验证研究提供基础。
队列研究
其它
无
无
自筹
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71
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2025-11-01
2027-11-01
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1. IBD患者 (1) 14-80岁 (2) 由具有充足临床经验的医师根据患者临床、内镜、放射学和病理特征确认IBD诊断 (3) 完整的临床数据 (4) 同意由研究者进行长期随访 2. 健康志愿者 (1) 14-80岁 (2) 没有任何重大疾病及免疫、代谢系统疾病（如强直性脊柱炎、糖尿病等） 1. IBD患者(1) 14-80岁(2) 由具有充足临床经验的医师根据患者临床、内镜、放射学和病理特征确认IBD诊断(3) 完整的临床数据(4) 同意由研究者进行长期随访2. 健康志愿者(1) 14-80岁(2) 没有任何重大疾病及免疫、代谢系统疾病（如强直性脊柱炎、糖尿病等）；
请登录查看1.不定型肠炎； 2.其他感染性疾病（如败血症和肠结核）； 3.自身免疫性疾病（白塞病）和恶性肿瘤； 4.严重的心脏、肺部、肝脏、肾脏或血液疾病；；
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