ChiCTR2500101923
尚未开始
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2025-05-06
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脑肿瘤、脑炎和脑出血
基于脑影像深度学习的颅内占位性病变识别与定位技术研究
基于脑影像深度学习的颅内占位性病变识别与定位技术研究
本研究将构建带有标签的大规模多中心颅内占位性病变识别与定位数据集，包括临床常见的几种类别: 脑肿瘤、脑炎和脑出血。利用深度学习模型在本研究收集的核磁影像上进行性能测试，对疑似颅内占位性病变患者的CT 或MRI实现精准识别和定位，在交并比为0.5时，各类别平均精确率AP平均值达到0.8以上，为影像医师初筛和临床医生快速评估颅内占位性病变类型、危急程度、追踪病情变化、制定临床方案提供参考依据。
连续入组
探索性研究/预试验
无
无
自选课题（自筹）
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30000
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2025-04-30
2029-05-13
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1.所有患者均行头颅CT或MRI等影像学检查以及病理检查并有明确病理诊断； 2. 年龄18-80岁； 3. 颅内至少存在 1个可评估病灶； 4. 具有头颅CT或MRI等影像扫描数据，层厚＜5mm。；
请登录查看1.年龄小于18或大于80岁； 2. 动脉瘤、骶管椎管瘤等其他脑部病变； 3. 无临床诊断结果。；
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