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首页 临床进展 机器学习和影像组学在预测穿支动脉闭塞性脑梗死患者早期神经功能恶化中的应用

【ChiCTR2200064185】机器学习和影像组学在预测穿支动脉闭塞性脑梗死患者早期神经功能恶化中的应用

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基本信息
登记号

ChiCTR2200064185

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

2022-09-29

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

脑血管病

试验通俗题目

机器学习和影像组学在预测穿支动脉闭塞性脑梗死患者早期神经功能恶化中的应用

试验专业题目

机器学习和影像组学在预测穿支动脉闭塞性脑梗死患者早期神经功能恶化中的应用

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临床试验信息
试验目的

通过机器学习算法及影像组学对急性穿支动脉闭塞性脑梗死出现早期神经功能恶化进行预测，为将来在临床中的应用提供理论指导和数据参考。

试验分类
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试验类型

非随机对照试验

试验分期

回顾性研究

随机化

本研究为回顾性研究，根据患者是否存在早期神经功能恶化进行非随机分组

盲法

N/A

试验项目经费来源

晋城市人民医院

试验范围

/

目标入组人数

500

实际入组人数

/

第一例入组时间

2022-09-30

试验终止时间

2023-09-30

是否属于一致性

/

入选标准

1.年龄≥18岁； 2.通过MRI确诊急性穿支动脉闭塞脑梗死（急性皮质下小脑梗死，直径无上限）； 3.就诊距离发病时间≤24h； 4.早期神经功能恶化前行头颅MRI检查。；

排除标准

1.多发性、皮质性脑梗死； 2.发病前mRS≥2分； 3.类卒中； 4.图像伪影或其他因素影响图像评估。；

研究者信息
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试验机构

晋城市人民医院

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研究负责人邮编

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