ChiCTR2600120532
尚未开始
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2026-03-16
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乳腺癌
基于DCE-MRI的深度学习在乳腺癌诊断中的应用
基于多模态影像特征融合和深度学习的乳腺癌诊断和治疗中的应用
实现多种分类模型的构建，包括鉴别肿块良恶性的模型，不同分子亚型的模型，判定Ki-67等免疫组化指标表达水平的高低的模型，评估淋巴结是否有转移的模型。
诊断试验诊断准确性
其它
无
无
联勤保障部队第960医院课题经费
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2026-03-15
2026-06-30
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1. 术前或穿刺前均接受 1.5T/3.0T MRI 乳腺平扫及增强检查，完成所有序列检查并且图像质量合格。穿刺后接受新辅助化疗的患者还应包括化疗中及化疗结束手术前的 MRI 结果； 2. 经过粗针穿刺活检或手术治疗，有病理穿刺结果或手术病理结果，具有完整的免疫组化结果，获得组织学分类、组织学分级、分子分型、新辅助化疗后 Miller & Payne 分级等结果； 3. 有完整的临床资料，包括月经状态、身高、体质量、既往史、手术史等； 4. 对于接受手术治疗的乳腺癌患者，已行同侧腋窝前哨淋巴结活检或腋窝淋巴结清扫术，得到腋窝淋巴结是否有转移及转移数目信息。；
请登录查看1. MRI 检查禁忌证者； 2. 无法行钆喷酸葡胺（Gd-DTPA）增强检查者； 3. 乳腺癌保乳术后复发的患者； 4. 曾接受过患侧乳房手术的患者； 5. 非肿块型乳腺病变； 6. 同时患有其他恶性肿瘤疾病或血液系统疾病； 7. 图像质量不佳或无法勾画病变 ROI 者。；
请登录查看中国人民解放军联勤保障部队第960医院
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