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首页 临床进展 基于影像组学和深度学习的多模态模型预测食管癌放化疗后食管瘘的发生风险

【ChiCTR2600120218】基于影像组学和深度学习的多模态模型预测食管癌放化疗后食管瘘的发生风险

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基本信息
登记号

ChiCTR2600120218

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

2026-03-11

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

食管癌（食管鳞状细胞癌）放化疗后食管瘘

试验通俗题目

基于影像组学和深度学习的多模态模型预测食管癌放化疗后食管瘘的发生风险

试验专业题目

基于影像组学和深度学习的多模态模型预测食管癌放化疗后食管瘘的发生风险

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临床试验信息
试验目的

构建并验证一个基于深度学习、放射组学与临床特征的多模态预测模型，用于预测食管癌患者放化疗后发生食管瘘的风险，为临床早期预警与个体化管理提供辅助决策工具。

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

无

盲法

无

试验项目经费来源

自筹经费

试验范围

/

目标入组人数

240

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-12-01

试验终止时间

2026-04-01

是否属于一致性

/

入选标准

1.经组织病理学确诊为食管鳞状细胞癌（ESCC）； 2.接受根治性放化疗，且治疗前具备可用的增强CT影像； 3.没有进行过食管手术。；

排除标准

1.CT图像不完整或质量差（如严重运动伪影）； 2.治疗前被诊断出食管瘘； 3.病理或随访资料不全； 4.存在同时性恶性肿瘤； 5.既往接受过食管癌放疗或化疗。；

研究者信息
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试验机构

河南医药大学第一附属医院

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