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首页 临床进展 基于深度学习磁共振 DIT 技术预测距腓前韧带损伤患者重返运动能力的临床研究

【ChiCTR2600123292】基于深度学习磁共振 DIT 技术预测距腓前韧带损伤患者重返运动能力的临床研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2600123292

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

2026-04-23

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

距腓前韧带损伤

试验通俗题目

基于深度学习磁共振 DIT 技术预测距腓前韧带损伤患者重返运动能力的临床研究

试验专业题目

基于深度学习的磁共振DIT技术在距腓前韧带损伤患者重返运动结局预测中的临床研究

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临床试验信息
试验目的

（1）本项目旨在针对距腓前韧带（Anterior Talofibular Ligament, ATFL）损伤后 “重返运动结局预测难” 的临床核心问题，融合磁共振弥散张量成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）的微观结构评估优势与深度学习的大数据分析能力，构建 ATFL 损伤患者重返运动结局（包括重返运动成功率、重返时间、二次损伤风险）的精准预测模型，明确模型的临床应用价值，为临床制定个体化康复方案、优化重返运动决策提供客观依据。 (2)患者因预测偏差导致过早重返运动引发二次损伤，或过度康复延长治疗周期。本项目通过 DTI捕捉韧带微观结构（如各向异性分数 FA、平均弥散系数 MD）变化，结合深度学习挖掘影像与临床数据的潜在关联，可显著提升预测准确性，减少临床决策失误，降低患者医疗负担与运动生涯风险。 (3)推动 “医学影像 - 运动医学 - 人工智能” 交叉学科发展，填补 “深度学习 + DTI 技术在 ATFL 损伤重返运动预测中应用” 的研究空白。

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

2025年度韶关市社会发展科技协同创新体系建设项目

试验范围

/

目标入组人数

300

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-12-22

试验终止时间

2028-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1. 经临床与常规 MRI 确诊为 ATFL 损伤； 2. 年龄 18-50岁； 3. 签署知情同意书。 1. 经临床与常规 MRI 确诊为 ATFL 损伤；2. 年龄 18-50岁；3. 签署知情同意书。；

排除标准

排除合并踝关节骨折、神经损伤或严重基础疾病者。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

韶关市第一人民医院

研究负责人电话
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研究负责人邮箱
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研究负责人邮编

/

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