ChiCTR2600117215
尚未开始
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2026-01-21
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冠状动脉粥样硬化性心脏病
基于CCTA影像特征与深度学习技术的PCI术后MACE预测模型构建与评估
基于CCTA影像特征与深度学习技术的PCI术后MACE预测模型构建与评估
通过结合CCTA影像特征与深度学习技术，构建精准的预测模型，以评估PCI后MACE的发生风险。通过传统影像学特征与先进深度学习模型的比较与融合，旨在为临床提供一个更加科学、精准和个性化的风险评估工具，提升PCI后患者的预后预测能力，进而优化临床决策过程，降低不良事件发生率，最终改善患者的长期健康管理与生活质量。
队列研究
其它
无
无
课题经费
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400
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2025-09-08
2027-09-07
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1.年龄：18岁及以上，无上限年龄限制。2.疾病类型：必须在术前接受CCTA检查，并确认存在冠状动脉疾病（如稳定性心绞痛、急性冠脉综合症、急性心肌梗死等）。3.治疗标准：患者必须接受过PCI治疗，且手术完成后至少有12个月的随访数据。4.影像质量要求：CCTA影像质量需良好，且无严重伪影、运动伪影或图像模糊，能够提取有效的特征用于后续分析。5.数据完整性：患者的影像数据、临床信息以及随访数据完整，能够确保数据分析的准确性。；
请登录查看1.影像质量差、随访数据缺失、严重合并症患者及无法进行术后随访的患者；；
请登录查看扬州大学附属江都人民医院
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