ChiCTR2500095672
尚未开始
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2025-01-10
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基于深度学习模型辅助经阴道超声识别正常和异常宫骶韧带的学习曲线研究
基于深度学习模型辅助经阴道超声识别正常和异常宫骶韧带的学习曲线研究
1. 评估不同经验水平的医生通过经阴道超声（TVS）识别正常和异常宫骶韧带的学习曲线。 2.开发并验证一个用于识别正常和异常宫骶韧带的深度学习模型。 3.比较深度学习模型辅助下与常规学习方法下不同经验水平的超声医生采用TVS识别正常和异常宫骶韧带学习曲线的差异。
诊断试验诊断准确性
其它
根据学习方式的不同分为常规学习方法组和深度学习模型组。为了确保两组受试者的基本特征一致，使用分层随机化方法进行随机分配，将受试者根据特征（如年龄）分成不同的层，然后在每一层内由统计人员使用SPSS统计软件生成随机数列按照1：1比例进行随机分配到深度学习模型组或常规学习方法组。
开放标签，对评估者隐藏分组
自筹
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2024-12-31
2025-06-30
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1.受试者自愿加入研究并签署知情同意书。 2.2024年 12 月至 2025 年 6 月就诊于深圳市第二人民医院超声医学科18~55岁女性。；
请登录查看1.无性交史或有先天性生殖道畸形不能接受经阴道超声检查的妇女； 2.有子宫切除术史的妇女； 3.妊娠期女性。；
请登录查看深圳市第二人民医院
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