ChiCTR2500103426
正在进行
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2025-05-29
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乳腺癌
可解释性乳腺良恶性病变分类AI模型临床验证
可解释性乳腺良恶性病变分类AI模型临床验证
本研究团队前期融合乳腺MRI图像-语言特征，构建了可解释性良恶性病变分类模型CBM，该模型在回顾性验证中展现出了优异的性能，但其在临床工作中的应用潜能仍需通过严格的真实世界验证。因此，本研究拟进一步收集前瞻性 MRI 数据以验证该模型的临床应用价值。 1.主要目的： （1）评估可解释性乳腺良恶性病变分类模型CBM在实际临床场景中的分类性能，所输出报告的准确性、真实性等。 （2）对比CBM与不同年资放射科医生的独立诊断效能。 （3）验证CBM辅助对放射科医生诊断性能的提升效果。 2.次要目的： （1）分析CBM的临床适用性（如对不同医院数据、设备型号的泛化能力）。（2）探索CBM对放射科医生诊断效率的影响。 （3）探索CBM对不同病变（如不同大小、不同病理类型）的鉴别性能。
连续入组
探索性研究/预试验
无
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国家自然科学基金
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2025-05-21
2027-05-31
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（1）因乳腺病变行术前MRI检查的患者，年龄≥18岁。 （2）具有完整临床与手术病理资料。 （3）MRI检查前未接受任何形式的抗肿瘤治疗。；
请登录查看（1）MRI图像质量不满足分析要求。 （2）无手术病理或至少12个月的随访结果。 （3）病理无法区分良恶性。 （4）既往乳腺恶性肿瘤治疗史。；
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