ChiCTR2400088497
尚未开始
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2024-08-20
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头颈部鳞癌
基于人工智能和机器学习通过病理组学和影像组学预测头颈部鳞癌新辅助化疗疗效
基于人工智能和机器学习通过病理组学和影像组学预测头颈部鳞癌新辅助化疗疗效
利用人工智能和机器学习技术，开发并验证一种基于人工智能和机器学习的预测模型，通过病理组学和影像组学预测头颈部鳞癌新辅助化疗疗效，具有重要的临床价值和研究意义。通过实现精准预测和个性化治疗方案的制定，有望为患者带来更好的治疗效果和生活质量，同时推动医学领域的智能化发展。
连续入组
其它
无
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自筹
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200
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2024-04-01
2026-05-31
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①经病理学确诊为头颈部鳞癌的患者； ②年龄在18～80岁之间的患者； ③先前未经任何抗肿瘤治疗患者 ④需行2周期（包含）以上TP（紫杉醇类+铂类)为基础的方案新辅助化疗的患者 ⑤2周期化疗后有影像学（CT或者MR）评估疗效患者。；
请登录查看①不符合纳入标准的患者； ②未按照标准TP方案化疗的患者 ③拒绝参与研究的患者； ④经详细评估无法耐受化疗的患者 ⑤2周期新辅助化疗后未在一个月内进行影像学评估的患者；
请登录查看重庆大学附属肿瘤医院
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