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首页 临床进展 构建评估肝硬化程度的机器学习模型

【ChiCTR2300071030】构建评估肝硬化程度的机器学习模型

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基本信息
登记号

ChiCTR2300071030

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

2023-04-28

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

肝硬化

试验通俗题目

构建评估肝硬化程度的机器学习模型

试验专业题目

基于多模态数据建立预测肝硬化分型的AI模型

申办单位信息
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临床试验信息
试验目的

1.构建预测肝硬化亚分期的多标签分类模型； 2.评估该模型是否可以提高医生肝硬化分期的诊断表现。

试验分类
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试验类型

连续入组

试验分期

回顾性研究

随机化

随机数表

盲法

none

试验项目经费来源

苏州大学附属苏州市第九医院科研基金（编号：YK202330）

试验范围

/

目标入组人数

/

实际入组人数

/

第一例入组时间

2023-05-15

试验终止时间

2023-07-30

是否属于一致性

/

入选标准

1.年龄不小于18岁； 2.病理诊断为肝硬化； 3.CT检查时间和病理诊断时间间隔不超过3个月； 4. 临床资料和CT影像学资料保存完整。；

排除标准

1. 既往腹部手术史（如肝切手术、肝移植）； 2.组织标本长度小于10mm。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

苏州市第九人民医院

研究负责人电话
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研究负责人邮编

/

联系人通讯地址
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