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首页 临床进展 基于深度学习胰腺组织分割通过机械学习构建胰腺术后胰瘘风险预测模型及其验证

【ChiCTR2600128528】基于深度学习胰腺组织分割通过机械学习构建胰腺术后胰瘘风险预测模型及其验证

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基本信息
登记号

ChiCTR2600128528

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

2026-07-22

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

胰腺肿瘤患者术后胰瘘

试验通俗题目

基于深度学习胰腺组织分割通过机械学习构建胰腺术后胰瘘风险预测模型及其验证

试验专业题目

基于深度学习胰腺组织分割通过机械学习构建胰腺术后胰瘘风险预测模型及其验证

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临床试验信息
试验目的

术后胰瘘(POPF)是胰腺切除术后的严重并发症之一，其早期预测对改善患者预后至关重要。本研究旨在建立基于深度学习的胰腺组织分割与脂肪量化技术，并使用机械学习所构建的预测模型来尽早识别高危患者，从而进行有针对性的干预并改善手术结果。

试验分类
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试验类型

队列研究

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

自选课题（自筹）

试验范围

/

目标入组人数

230

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-01-23

试验终止时间

2026-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.经术后病理确诊为胰腺肿瘤 （pancreatictumor）、接受手术治疗，术前 14 天内接受标准对比增强计算机断层扫描 (CT)； 1.经术后病理确诊为胰腺肿瘤 （pancreatictumor）、接受手术治疗，术前 14 天内接受标准对比增强计算机断层扫描 (CT)；；

排除标准

1.合并其他恶性肿瘤、随访资料缺失致无法判定结局，以及结局变量信息缺失者。；

研究者信息
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试验机构

昆明医科大学第一附属医院

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