ChiCTR2600129681
尚未开始
机器学习算法
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2026-08-07
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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
基于机器学习算法的面神经损伤分级评估临床应用研究
基于机器学习算法的面神经损伤分级评估临床应用研究
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。
诊断试验诊断准确性
其它
无
无
北京学者计划
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2026-08-01
2027-07-01
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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。；
请登录查看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。；
请登录查看烟台毓璜顶医院
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