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首页 临床进展 基于机器学习整合头颅CT的急性大血管闭塞性脑梗死早期诊断模型开发和评价研究

【ChiCTR2300078348】基于机器学习整合头颅CT的急性大血管闭塞性脑梗死早期诊断模型开发和评价研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2300078348

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

2023-12-06

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

急性脑梗死

试验通俗题目

基于机器学习整合头颅CT的急性大血管闭塞性脑梗死早期诊断模型开发和评价研究

试验专业题目

基于机器学习整合头颅CT的急性大血管闭塞性脑梗死早期诊断模型开发和评价研究

申办单位信息
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临床试验信息
试验目的

（1）应用机器学习方法构建一个全面综合的包含头颅CT平扫影像信息在内的LVO脑梗死早期识别诊断模型； （2）评价所构建模型的诊断效能，并进一步推广应用。

试验分类
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试验类型

诊断试验诊断准确性

试验分期

诊断试验新技术

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

首都卫生发展科研专项

试验范围

/

目标入组人数

/

实际入组人数

/

第一例入组时间

2022-04-01

试验终止时间

2025-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

纳入标准：发病24h内的可疑卒中及急性卒中患者（包含出血性及缺血性卒中）；年龄18至80岁；可进一步通过头颅MRA或头颈部CTA或DSA检查明确血管情况。；

排除标准

排除标准：因转诊等无法获取后续头颈部血管检查结果者。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

航天中心医院

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