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首页 临床进展 基于机器学习算法的面神经损伤分级评估临床应用研究

【ChiCTR2600129681】基于机器学习算法的面神经损伤分级评估临床应用研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2600129681

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2026-08-07

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

特发性面神经麻痹;创伤性面神经损伤;面部肌肉无力;口角歪斜;闭眼不全

试验通俗题目

基于机器学习算法的面神经损伤分级评估临床应用研究

试验专业题目

基于机器学习算法的面神经损伤分级评估临床应用研究

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临床试验信息
试验目的

本研究旨在解决临床面神经损伤分级中House‑Brackmann（H‑B）量表主观性强、评定者间一致性不足的问题，探索一种基于面部形态特征量化分析的自动化分级方法，以提高分级的客观性与标准化水平，为临床面神经损伤分级评估提供参考。

试验分类
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试验类型

诊断试验诊断准确性

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

北京学者计划

试验范围

/

目标入组人数

/

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-08-01

试验终止时间

2027-07-01

是否属于一致性

/

入选标准

1.患者组：符合周围性面瘫临床诊断标准；年龄18～70岁；能够配合完成正面面部图像采集；由专业医师完成H-B量表分级标注（Ⅰ～Ⅴ级）；自愿参与研究并签署知情同意书。 2.健康组：无面瘫、面部外伤、面部手术史及颅面部畸形；面部外观基本对称；能够配合图像采集；自愿参与研究并签署知情同意书。 1.患者组：符合周围性面瘫临床诊断标准；年龄18～70岁；能够配合完成正面面部图像采集；由专业医师完成H-B量表分级标注（Ⅰ～Ⅴ级）；自愿参与研究并签署知情同意书。2.健康组：无面瘫、面部外伤、面部手术史及颅面部畸形；面部外观基本对称；能够配合图像采集；自愿参与研究并签署知情同意书。；

排除标准

1.中枢性面瘫、面部肿瘤、严重感染、颅面畸形、神经肌肉疾病者。 2. 图像采集时头部偏转过大、面部遮挡、表情不配合、光照条件极差者。 3. 图像质量过低、关键点检测失败、临床分级标注缺失或不明确者。 4. 认知障碍、精神疾病、无法配合检查者。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

烟台毓璜顶医院

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研究负责人邮编

/

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