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首页 临床进展 基于深度学习的前入路坐骨神经超声图像自动识别与分割研究:单中心观察性研究

【ChiCTR2600125641】基于深度学习的前入路坐骨神经超声图像自动识别与分割研究:单中心观察性研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2600125641

试验状态

正在进行

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2026-05-29

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

无

试验通俗题目

基于深度学习的前入路坐骨神经超声图像自动识别与分割研究:单中心观察性研究

试验专业题目

基于深度学习的前入路坐骨神经超声图像自动识别与分割研究

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730000

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临床试验信息
试验目的

本研究拟通过人工智能深度学习的方法，构建前入路坐骨神经区域超声图像自动识别与分割模型。通过收集拟接受前入路坐骨神经阻滞患者的常规超声图像资料，并由有经验的麻醉医师对前入路坐骨神经及相关解剖结构进行人工标注，建立标准化超声图像数据库。在此基础上，采用深度学习模型对前入路坐骨神经区域进行自动识别与像素级分割，评价模型对目标区域的识别准确性和分割性能。本研究旨在探索人工智能辅助识别前入路坐骨神经区域的可行性，以期为临床神经阻滞工作提供新思路，并为人工智能应用于超声引导区域麻醉提供理论基础。

试验分类
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试验类型

连续入组

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

甘肃省自然科学基金；兰州市科技计划资助项目

试验范围

/

目标入组人数

500

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-05-18

试验终止时间

2027-06-15

是否属于一致性

/

入选标准

（1）年龄18–70周岁； （2）拟行下肢手术，且临床麻醉方案中计划实施前入路坐骨神经阻滞者； （3）ASA分级为I–III级； （4）能够配合超声图像采集者； （5）自愿参加本研究并签署书面知情同意书者。 （1）年龄18–70周岁；（2）拟行下肢手术，且临床麻醉方案中计划实施前入路坐骨神经阻滞者；（3）ASA分级为I–III级；（4）能够配合超声图像采集者；（5）自愿参加本研究并签署书面知情同意书者。；

排除标准

（1）ASA分级≥IV级； （2）神经、精神疾病无法配合者； （3）对超声耦合剂过敏者； （4）既往髋部、腹股沟区或大腿近端手术/创伤导致局部解剖结构明显改变者； （5）坐骨神经严重损伤、断裂修复或其他导致目标神经结构明显异常者。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

兰州大学第二医院

研究负责人电话
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研究负责人邮箱
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研究负责人邮编

730030

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