ChiCTR2400094756
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多模态影像的机器学习模型
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2024-12-26
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乳腺癌
基于多模态影像的机器学习模型预测浸润性乳腺癌淋巴血管侵犯
基于多模态影像的机器学习模型预测浸润性乳腺癌淋巴血管侵犯
构建基于多模态影像机器学习模型无创预测浸润性乳腺癌LVI
队列研究
探索性研究/预试验
研究者随机数字表法
开放标签，对评估者隐藏分组
徐州市卫生健康委医学科技创新项目
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66;154
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2025-01-01
2026-12-31
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1. 患者术前均行乳腺X线摄影检查和超声检查，且有完整病理检查结果及临床资料； 2. 患者X线、超声图像质量满足后处理要求； 3. 接受检查之前未做过任何治疗；；
请登录查看1. 未在本院接受手术，或没有术后病理评估结果； 2. X线或超声图像只有一个体位包含病灶或因病灶过大而导致图像采集不全或影响感兴趣区勾画者； 3. 患者既往存在治疗史，如穿刺、辅助化疗、放疗或手术治疗等； 4. 合并其他恶性肿瘤；；
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