ChiCTR2000035386
正在进行
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2020-08-09
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子宫内膜癌
基于超声图像AI深度学习的绝经后子宫内膜癌预测模型的建立
基于超声图像AI深度学习的绝经后子宫内膜癌预测模型的建立
本课题拟纳入行阴道超声检查的绝经后妇女，收集B超图像，宫腔镜或者诊刮手术术后病理，联合患者临床资料（绝经后出血模式，绝经年限，性激素水平，BMI等），寻找可能的高危因素，建立绝经后子宫内膜癌预测队列；并且运用深度学习（深度卷积神经网络）方法对图像的像素进行特征提取和像素分类，实现子宫内膜图像的分割和检测；结合患者的高危因素，建立绝经后子宫内膜癌预测模型；并将该预测模型在后续的验证模型中进行结果验证修订。
连续入组
回顾性研究
非随机
N/A
国际和平妇幼保健院院内课题
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2000
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2019-01-01
2021-12-31
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a.在上海交通大学医学院附属国际和平妇幼保健院进行B超检查，并签署知情同意书患者； b.已绝经； c.行宫腔镜或诊刮手术，术后病理报告完善（预测队列）； d．无恶性肿瘤史。；
请登录查看a.伴有恶性肿瘤史； b.未签署知情同意书患者； c:研究者判断不适合参加此研究患者。；
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