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ChiCTR2000029908
尚未开始
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2020-02-16
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肺癌
基于深度学习的肺亚实性结节诊断和术后预后评估: 模型内部的医学影像证据
基于深度学习的肺亚实性结节诊断和术后预后评估: 模型内部的医学影像证据
1) 建立用于深度学习的肺亚实性结节组织学分型和术后随访数据库,包括CT影像和临床信息。 2) 建立和评估肺亚实性结节组织学分型CNN分类预测模型。 3) 建立和评估肺亚实性结节术后复发CNN分类预测模型。 4) 通过对CNN内部多通道结构的可视化分析和deep dream分析来研究CNN对肺结节分类的医学影像特征基础,解析CNN“黑盒子”,为临床应用提供循证医学证据。
连续入组
回顾性研究
不适用
盲法评估
上海市第一人民医院临床创新研究项目
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2020-03-01
2023-03-01
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1、有病理学分型的亚实性肺结节病例1000例:时间不限,在我院两个院区做了胸部CT检查发现亚实性肺结节(<3cm),在1个月内行外科手术,并对切除组织进行术中冰冻病理,和术后石蜡切片、免疫组化染色获得病理分型结果的病例。性别不限。 2、有术后随访结果的肺结节病例500例:2017年3月1日前(三年前),在我院两个院区做了胸部CT检查发现亚实性肺结节(<3cm),在1个月内行外科手术,并对切除组织进行术中冰冻病理,和术后石蜡切片、免疫组化染色获得病理分型结果的病例。并在2020年3月1日后有随访复查CT检查,能够了解是否复发。性别不限。;
请登录查看年龄<18岁。肺结节图像显示不清,难以与周围组织分割。;
请登录查看上海市第一人民医院
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英百瑞生物2025-12-05
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