ChiCTR2300070740
尚未开始
神经网络算法
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2023-04-21
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乳腺癌
基于卷积神经网络算法智能评估乳腺癌淋巴结受累情况
基于卷积神经网络算法智能评估乳腺癌淋巴结受累情况
对于前哨淋巴结(sentinel lymph node, SLN)转移但残留非前哨淋巴结(non-SLN, NSLN)转移风险低的患者，腋窝淋巴结(axillary lymph node, ALN)清扫是过度治疗。本研究旨在开发并验证一种基于术前深度学习的自动化工具，利用动态增强扫描磁共振图像预测乳腺癌患者SLN和NSLN转移的风险。
诊断试验诊断准确性
回顾性研究
简单随机
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国家重点研发计划项目政府间科技合作( 2018YFE0126900 )、中国国家自然科学基金项目( 82102162和82072026)、浙江省自然科学基金( LGF21H180002 )、浙江省医药卫生科学专项( 2022RC087 )
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2023-04-01
2023-05-01
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1.浙江大学丽水医院( 2013年6月至2021年12月)和浙江大学附属第一医院 ( 2017年6月至2021年12月)经术后病理证实为单发浸润性乳腺癌的患者； 2.乳腺手术前3周内行动态磁共振增强扫描检查； 3.患者接受前哨淋巴结活检或者腋窝淋巴结清扫； 4.活检或MRI检查前未行新辅助化疗、放疗或消融。；
请登录查看1.图像采集前有原发性乳腺癌或腋窝手术史； 2.双侧或多发乳腺癌； 3.非常小的感兴趣区( ROI )或MRI图像质量差的患者； 4.非肿块型乳腺癌； 5.临床病理资料不完整的患者。；
请登录查看浙江大学丽水医院
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