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首页 临床进展 基于不同机器学习模型构建的影像组学模型预测脑胶质瘤术前分子分型和分子表达的可行性研究

【ChiCTR2200055563】基于不同机器学习模型构建的影像组学模型预测脑胶质瘤术前分子分型和分子表达的可行性研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2200055563

试验状态

正在进行

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2022-01-12

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

恶性肿瘤

试验通俗题目

基于不同机器学习模型构建的影像组学模型预测脑胶质瘤术前分子分型和分子表达的可行性研究

试验专业题目

基于不同机器学习模型构建的影像组学模型预测脑胶质瘤术前分子分型和分子表达的可行性研究：一项前瞻性研究

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临床试验信息
试验目的

非侵入性和可重复的方式描绘整体肿瘤的生物学信息可以帮助医生做出精准诊断及个体化治疗决策，避免活检给患者带来的创伤、分子检测带来的经济负担、局部活检导致的信息遗漏以至于有效治疗手段的错失。

试验分类
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试验类型

连续入组

试验分期

探索性研究/预试验

随机化

不涉及

盲法

Not stated

试验项目经费来源

温岭市科技局

试验范围

/

目标入组人数

/

实际入组人数

/

第一例入组时间

2022-01-10

试验终止时间

2025-01-10

是否属于一致性

/

入选标准

1.经手术后病理(WHO 2016年中枢神经系统肿瘤分类)确诊的脑胶质瘤患者; 2.为初诊初治患者; 3.未行放化疗治疗； 4.术前1周内接受过常规颅脑MRI检查且MRI影像序列完整：T1WI，T1增强序列(T1CE), T2WI，T2 FLAIR; 5.无严重并存病，无其他恶性肿瘤.；

排除标准

1.图像质量不佳，无法满足软件处理要求的患者; 2.常规颅脑MRI检查前接受过穿刺活检的患者.；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

台州市肿瘤医院

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