洞察市场格局
解锁药品研发情报

客服电话

400-9696-311
医药数据查询

首页 临床进展 基于超分辨率重建多模态超声影像组学融合模型预测乳腺癌新辅助治疗反应的价值研究

【ChiCTR2600121711】基于超分辨率重建多模态超声影像组学融合模型预测乳腺癌新辅助治疗反应的价值研究

查看原文
立即下载
基本信息
登记号

ChiCTR2600121711

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

2026-04-01

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

局部晚期乳腺癌

试验通俗题目

基于超分辨率重建多模态超声影像组学融合模型预测乳腺癌新辅助治疗反应的价值研究

试验专业题目

基于超分辨率重建多模态超声影像组学融合模型预测乳腺癌新辅助治疗反应的价值研究

申办单位信息
申请人联系人
请登录查看
申请人名称
请登录查看
联系人邮箱
请登录查看
联系人邮编

联系人通讯地址
请登录查看
临床试验信息
试验目的

探索超分辨率（SR）重建多模态超声影像组学融合模型精准预测乳腺癌新辅助化疗（NAC）病理完全缓解（pCR）的价值及其分子生物学基础。次要目的：1. 评估超分辨率（SR）重建的增益效应：系统比较灰阶成像（GUS）、剪切波弹性成像（SWE）、平面波超微血管成像（AngioPLUS）在超分辨率重建前后深度学习影像组学模型（DLR）的预测性能差异，评估SR重建对模型效能的提升作用。2. 构建与优化多模态融合模型：基于SR重建的post-NAC多模态超声图像构建DLR，并整合患者baseline临床病理特征，探索影像–临床融合策略在提升乳腺癌新辅助化疗（NAC）疗效预测准确性中的作用。3. 评估模型的临床实用性与决策价值：通过受试者工作特征曲线（ROC）、决策曲线分析（DCA）及模型校准曲线等方法，系统评估影像–临床融合模型的预测稳定性与临床净获益，验证模型在NAC疗效评估中的可推广性和落地应用潜力。4. 探索模型的生物学基础：基于post-NAC关键影像组学特征，结合术后肿瘤组织样本的高通量测序数据开展影像–分子关联分析，从分子层面揭示影像特征所反映的肿瘤异质性及化疗敏感性机制，阐明模型预测的生物学依据。

试验分类
请登录查看
试验类型

诊断试验诊断准确性

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

国家自然科学基金

试验范围

/

目标入组人数

/

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-04-01

试验终止时间

2028-09-10

是否属于一致性

/

入选标准

1. 18周岁以上非妊娠期妇女； 2. 经组织病理学检查证实为浸润性乳腺癌； 3. 接受新辅助治疗作为其治疗方案的一部分； 4. 完成标准化新辅助后，在术前完成多模态超声检查；；

排除标准

1.超声单切面无法完整显示的病灶（病灶最大径＞5cm）； 2.既往已经接受过其他乳腺放疗、手术或药物治疗的患者； 3.缺乏完整的临床病理学数据；；

研究者信息
研究负责人姓名
请登录查看
试验机构

中山大学附属第五医院

研究负责人电话
请登录查看
研究负责人邮箱
请登录查看
研究负责人邮编

/

联系人通讯地址
请登录查看
更多信息
获取更多临床信息查看权限
立即前往摩熵医药企业版免费查询
示例数据
<END>

中山大学附属第五医院的其他临床试验

更多

中山大学附属第五医院的其他临床试验

更多

最新临床资讯

更多
摩熵医药企业版
50亿+条医药数据随时查
7天免费试用
体验产品

同适应症药物临床试验

更多